ニューラルネットワークによるテキスト生成
コース最後のこの演習では、『ザ・シンプソンズ』の全エピソードの台本を学習したニューラルネットワークを使って、テキストを生成します。具体的には、動画でAlanが紹介した sample_text() 関数の簡易版を使います。
この関数は seed と temperature の2つの引数を受け取ります。seed はネットワークがテキストを生成する際に使う初期シーケンスで、temperature はテキスト生成時のランダム性を制御します。temperature が非常に低いと、最も頻出する文字の組み合わせを繰り返すだけになり、非常に高いと完全に意味不明な文章が生成されます。実行時間を短縮するため、この演習のネットワークは一部の temperature 値のみに対応しています。
演習が終わったら、Alanが執筆したこのチュートリアルもぜひチェックしてみてください。チャットボットをFacebook Messengerに接続する方法を詳しく解説しています。
この演習はコースの一部です
Python でチャットボットを作る
演習の手順
seedを"i'm gonna punch lenny in the back of the"に設定します。- リスク度の値
[0.2, 0.5, 1.0, 1.2]のそれぞれに対して、引数seedとtemperatureを指定してsample_text()関数を呼び出します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Feed the seed text into the neural network
seed = "i'm gonna punch lenny in the back of the"
# Iterate over the different temperature values
for temperature in [0.2, 0.5, 1.0, 1.2]:
print("\nGenerating text with riskiness : {}\n".format(temperature))
# Call the sample_text function
print(____)