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Java 1.8或以上 Maven 或 Gradle#xff08;用于项目管理#xff09; Spring Boot框架 DL4J库#xff08;DeepLearning4J#xff09; 创建 Spring Boot 项目 使用 Spring Initializr 来生成一个新的 Spring Boot 项目。选择合适的依赖#xff0c;例如…项目准备 环境要求:
Java 1.8或以上 Maven 或 Gradle用于项目管理 Spring Boot框架 DL4J库DeepLearning4J 创建 Spring Boot 项目 使用 Spring Initializr 来生成一个新的 Spring Boot 项目。选择合适的依赖例如 Spring Web用于构建 RESTful API。 Spring Data JPA可选如果你需要存储和管理数据。 Lombok可选用于简化代码。 集成 DL4J 在 pom.xml 或 build.gradle 中添加 DL4J 的依赖
dependency groupIdorg.deeplearning4j/groupId artifactIddeeplearning4j-core/artifactId version1.0.0-beta7/version !-- 选择一个稳定的版本 --
/dependency
dependency groupIdorg.nd4j/groupId artifactIdnd4j-native/artifactId version1.0.0-beta7/version
/dependency设计智能写作助手 a. 功能需求 文本生成基于输入的主题和关键字生成相关文本。 文本校对检查语法和拼写错误。 风格建议提供风格和语气修改的建议。
b. 模型训练 可以使用 DL4J 构建 RNN递归神经网络或 Transformer 模型来进行文本生成。需要准备一个文本数据集来训练你的模型比如小说或文章。
示例代码 创建并训练简单的文本生成模型。
MultiLayerNetwork model new MultiLayerNetwork(conf);
model.init();
model.fit(trainingData);构建 RESTful API 使用 Spring Boot 创建一个简单的 API 接口用于接受用户的请求并返回生成的文本。
RestController
RequestMapping(/api/writing-assistant)
public class WritingAssistantController { Autowired private TextGenerationService textGenerationService; PostMapping(/generate) public ResponseEntityString generateText(RequestBody String input) { String generatedText textGenerationService.generate(input); return ResponseEntity.ok(generatedText); }
}实现文本生成逻辑 在服务层实现文本生成的逻辑
Service
public class TextGenerationService { public String generate(String input) { // 使用训练好的模型进行文本生成 // ... return generatedText; }
}测试与部署 确保进行充分的测试特别是API的各个功能。最后将应用部署到云平台如 AWS、Azure或容器如 Docker中。 持续改进 根据用户反馈不断改进模型和功能。例如可以添加用户自定义词汇、学习用户写作风格等功能。
实现文本生成逻辑 在这一部分我们将深入探讨如何通过 DeepLearning4J 训练模型并具体实施文本生成。
a. 模型训练 首先训练一个文本生成模型通常可以使用 LSTM长短期记忆网络或 GRU门控递归单元等神经网络结构。
1 数据准备: 准备一个大的文本数据集用于训练模型。这可以是书籍、文章、论坛帖子等。 预处理数据包括清理文本、分词、创建数据集等。
2 示例代码: 下面是一个简单示例展示如何使用 DL4J 训练 LSTM 模型
import org.deeplearning4j.nn.conf.MultiLayerConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.LSTM;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.OutputLayer;
import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
import org.deeplearning4j.optimize.listeners.ScoreIterationListener;
import org.nd4j.linalg.activations.Activation;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.iterator.DataSetIterator;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.iterator.IteratorUtils;
import org.nd4j.linalg.learning.config.Adam;
import org.nd4j.linalg.dataset.DataSet; // 假设你已经有一个 DataSetIterator 用于训练
DataSetIterator trainingData ...; // 定义网络配置
MultiLayerConfiguration conf new NeuralNetConfiguration.Builder() .updater(new Adam(0.001)) .list() .layer(0, new LSTM.Builder().nIn(inputSize).nOut(hiddenSize) .activation(Activation.TANH) .build()) .layer(1, new OutputLayer.Builder() .nIn(hiddenSize).nOut(outputSize) .activation(Activation.SOFTMAX) .build()) .build(); MultiLayerNetwork model new MultiLayerNetwork(conf);
model.init();
model.setListeners(new ScoreIterationListener(1)); // 输出每次迭代的分数 // 训练模型
for (int epoch 0; epoch numberOfEpochs; epoch) { model.fit(trainingData);
}inputSize: 输入特征的数量如字典大小。 hiddenSize: LSTM 隐藏层的节点数量。 outputSize: 输出的特征数量通常是字典大小。 numberOfEpochs: 训练的轮次。
3 保存模型: 训练完后通常需要保存模型以便后续使用。
File modelFile new File(path/to/savedModel.zip);
model.save(modelFile);b. 文本生成逻辑 一旦模型训练完成并保存可以使用它生成文本。文本生成通常涉及以下步骤
1、加载模型:
MultiLayerNetwork model MultiLayerNetwork.load(modelFile, true);2 文本生成方法: 给定一个启动文本seeding text产生后续的文本直到达到所需的长度。
public String generateText(String seedText, int numWords) { // 将 seedText 转换为模型输入格式 INDArray input prepareInput(seedText); StringBuilder output new StringBuilder(seedText); for (int i 0; i numWords; i) { // 获取模型的输出 INDArray outputProbabilities model.output(input); // 基于输出的概率选择下一个词 String nextWord getNextWord(outputProbabilities); // 更新输入用于生成下一个词例如仅保留最后 N 个词 input updateInput(input, nextWord); output.append( ).append(nextWord); } return output.toString();
}c. 辅助函数 需要实现一些辅助函数如 prepareInput, getNextWord, updateInput 等 prepareInput(String seedText)将输入文本转换为模型所需的格式特征表示。 getNextWord(INDArray outputProbabilities)根据模型输出的概率分布选择下一个词。通常可以使用有温度的采样temperature sampling或贪婪算法。 updateInput(INDArray input, String nextWord)更新输入以便生成下一个词。可以通过保留最新的 N 个词来实现。
private INDArray prepareInput(String seedText, MapString, Integer wordIndexMap, int maxLength) { // 将 seedText 分词 String[] words seedText.split( ); int[] inputIndices new int[maxLength]; for (int i 0; i maxLength; i) { if (i words.length) { Integer index wordIndexMap.get(words[i]); inputIndices[i] index ! null ? index : 0; // 默认0代表未知词 } else { inputIndices[i] 0; // 用0填充 } } // 转换成 INDArray 形式 return Nd4j.create(inputIndices);
}private String getNextWord(INDArray outputProbabilities, MapInteger, String indexWordMap, double temperature) { // 应用温度 for (int i 0; i outputProbabilities.length(); i) { double prob outputProbabilities.getDouble(i); prob Math.pow(prob, 1.0 / temperature); // 增大概率差异 outputProbabilities.putScalar(i, prob); } // 归一化 outputProbabilities.divi(outputProbabilities.sumNumber()); // 选择下一个单词 int nextWordIndex Nd4j.getExecutioner().execAndReturn(new org.nd4j.linalg.api.ops.impl.shape.ArgMax(outputProbabilities, 1)).getInt(0); return indexWordMap.get(nextWordIndex);
}private INDArray updateInput(INDArray input, String nextWord, MapString, Integer wordIndexMap, int maxLength) { // 除去第一个元素加入新生成的单词 int[] inputIndices new int[maxLength]; for (int i 1; i maxLength; i) { inputIndices[i - 1] (int) input.getInt(i); } inputIndices[maxLength - 1] wordIndexMap.getOrDefault(nextWord, 0); // 新单词的索引 return Nd4j.create(inputIndices);
}import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.List; // 读取文章并合并成字符串
public String readArticles(ListString articlePaths) { StringBuilder sb new StringBuilder(); for (String path : articlePaths) { try { ListString lines Files.readAllLines(Paths.get(path)); for (String line : lines) { sb.append(line).append(\n); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } return sb.toString();
}import java.util.HashMap;
import java.util.Map; // 假设已经给出完整的文本
String allText readArticles(articlePaths);
String[] words allText.split( );
MapString, Integer wordIndexMap new HashMap();
MapInteger, String indexWordMap new HashMap();
int index 0; // 创建词汇表
for (String word : words) { if (!wordIndexMap.containsKey(word)) { wordIndexMap.put(word, index); indexWordMap.put(index, word); }
}数据预处理 在输入模型之前需要对文本进行进一步处理
分词用中文分词库例如结巴分词进行分词。 建立索引将单词映射到唯一的整数索引。 转化为模型输入将所有文本转换为固定长度的输入格式如序列长度为 N 的数组。
可以选择一些经典的文章来作为训练数据
《出师表》 - 诸葛亮 《滕王阁序》 - 王勃 《离骚》 - 屈原 《论语》 - 孔子 《道德经》 - 老子 《红楼梦》 - 曹雪芹 《西游记》 - 吴承恩 《厚黑学》 - 李宗吾 《世界上最伟大的推销员》 - 奥格·曼狄诺 《我与地坛》 - 史铁生
对于这些文本将它们存储在 CSV 或文本文件中后续程序可以读取并生成需要的输入格式。
