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| 自然汉语的分词和组句 摘要 本文主要从RNN1/LSTM2的角度对自然汉语的组句（深度学习）来展开设计和研究。文章的前部分简单的介绍了分词和组句工具。重心仍放在组句上面。通过对几种主流计算机语言的比较，选用Python语言，这里采用Python3；Python的使用平台选择Spyder3和学习系统版本为Tensorflow3.6。本文对生成诗词的步骤内容进行了详细的介绍，从RNN/LSTM的原理结构入手，理解学习机器深度学习3的原理。同时也使自己在Python语言的使用中进步。具体编程的步骤内容包括模块函数库的导入，文本的导入与处理，对RNN/LSTM进行定义，进行模型的训练并且生成模型，再根据已训练好的模型生成新的诗词。本文利用RNN/LSTM对文本进行实现是比较简单的内容，更加深刻的内容还应该包含含有具体意境与格式要求或者情节生成的实现。 【关键词】RNN/LSTM；Python；机器学习； |
