Apprendimento automatico: scrivere poesie


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Sono uno studente di machine learning e in questi giorni stavo cercando di imparare a usare la libreria TensorFlow. Ho passato vari tutorial, prove ed errori con tensorflow e ho pensato che il modo migliore per impararlo sul serio sarebbe usarlo in un piccolo progetto tutto mio.

Ho deciso che avrei dovuto tentare di creare un programma che scrivesse poesie. Non sto proponendo un programma di qualità superiore; per il mio primo modello, sarei felice con solo una serie di gruppi di parole senza senso insieme in formato poesia. Il problema è che sto riscontrando problemi nella ricerca di libri o video sui programmi di apprendimento automatico che riguardano la scrittura di strutture di frasi.

Puoi dare qualche suggerimento su cosa potrei cercare (anche le parole chiave di Google vanno bene) per ottenere i programmi di esempio e le conoscenze di base di cui ho bisogno?

Grazie.


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Ho usato una catena di Markov per generare nomi con un certo senso prima, probabilmente sarebbe una strategia ok per le poesie?
Mephy il

Risposte:


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Questo è solo il commento di Emre espanso, ma sì, dovresti esaminare le reti neurali ricorrenti per generare testo nello stile di un determinato corpus. RNNs e LSTM funzionano davvero abbastanza bene per questo.

Lo scritto su http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/ è ampiamente citato e, alla tua domanda, mostra come sia abbastanza facile generare qualcosa del genere, dato il testo delle opere di Shakespeare:

PANDARO: Ahimè, penso che verrà avvicinato e il giorno in cui si otterrebbe poca sbronza per non essere mai nutrito, e chi è solo una catena e soggetti della sua morte, non dovrei dormire.

Secondo senatore: sono lontane queste miserie, prodotte sulla mia anima, che rompono e fortemente dovrebbero essere sepolte, quando perire la terra e i pensieri di molti stati.

Se segui https://github.com/jcjohnson/torch-rnn puoi facilmente eseguirlo anche sulla tua GPU locale per generare testo da qualsiasi poesia di input che ti piace. Ho avuto risultati abbastanza buoni con dropout 0.1-0.5, 2 strati, strati di dimensioni 512-1024.

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