通过 RNN 和 csv 数据生成自然语言

Question

我是 TensorFlow 和机器学习的初学者。我想问一下如何制作一些代码。

我正在尝试用 RNN 做一个自然语言生成程序。

你可以看到图片是数据，每行有x，y，vocab_size和max_len。有没有办法完整地执行该代码？每行都有自己的数据，列表的长度不同。没办法的话是不是每一行都要单独执行？

enter image description here

model = Sequential()
model.add(Embedding(vocab_size, 10, input_length=max_len-1))
model.add(SimpleRNN(32))
model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(dataset, epochs=200, verbose=2)

Answer 1

其实只要你之前定义的架构就足够了。 CMIIW

通过 RNN 和 csv 数据生成自然语言

Natural lagnuage generation via RNN and csv data

python

tensorflow

nls