Como fazer um gerador de texto em Python

Hoje em dia, existe uma grande quantidade de dados que podem ser categorizados como sequenciais. Está presente na forma de áudio, vídeo, texto, série temporal, dados do sensor, etc.

Uma coisa especial sobre este tipo de dados é que se dois eventos estão ocorrendo em um determinado período de tempo, a ocorrência do evento A antes do evento B é um cenário totalmente diferente em comparação com a ocorrência do evento A após o evento B.

No entanto, em problemas de aprendizado de máquina convencionais, pouco importa se um determinado ponto de dados foi registrado antes do outro. Essa consideração dá aos nossos problemas de previsão de sequência uma abordagem de solução diferente.

Texto, um fluxo de caracteres alinhados um após o outro, é algo difícil de decifrar. Isso ocorre porque, ao lidar com texto, um modelo pode ser treinado para fazer previsões muito precisas usando as sequências que ocorreram anteriormente, mas uma previsão errada tem o potencial de tornar a frase inteira sem sentido.

No entanto, no caso de um problema de predição de sequência numérica, mesmo se uma predição for totalmente para o sul, ela ainda pode ser considerada uma predição válida (talvez com um viés alto). Mas, não iria atingir os olhos. Confira este incrível gerador de texto.

Diferentes etapas de geração de texto

A geração de texto geralmente envolve as seguintes etapas:

Importando Dependências
Carregamento de Dados
Criação de mapeamentos de caracteres / palavras
Pré-processamento de dados
Modelagem
Gerando texto

Vejamos cada um em detalhes.

Importando Dependências

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import Dropout
from keras.layers import LSTM
from keras.utils import np_utils

Notas finais

O que torna um gerador de texto mais eficiente é sua capacidade de gerar histórias relevantes. Isso está sendo implementado por muitos modelos no nível de saída, para gerar texto semelhante a uma linguagem real, que pode ser difícil de diferenciar de um escrito por humanos.

O modelo RNN de nível de personagem de Andrej Karpathy é uma dessas obras-primas, um modelo suficientemente treinado nesta estrutura oferece alguns resultados surpreendentes.

Além disso, existem modelos que podem gerar clickbaits por meio de um processo automatizado e chamar a atenção das pessoas!

Ao todo, os geradores de texto podem encontrar ótimas aplicações, desde a criação de arte original até a regeneração de conteúdo que foi perdido.

Uma aplicação revolucionária de tais geradores de texto poderia ser o ponto em que poderíamos treiná-los para escrever e manipular código. Imagine um mundo onde os programas de computador e algoritmos podem se modificar, como e quando necessário.

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