使用LSTM自动生成酒店描述

代码医生工作室

发布于 2019-06-21 17:46:18

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发布于 2019-06-21 17:46:18

文章被收录于专栏：相约机器人

作者 | Susan Li

来源 | Medium

编辑 | 代码医生团队

为了建立一个基于内容的推荐系统，收集了西雅图152家酒店的酒店描述。正在考虑其他一些训练这种高质量清洁数据集的方法。

为什么不培养自己的酒店描述的文本生成神经网络？通过实施和训练基于单词的递归神经网络，创建用于生成自然语言文本（即酒店描述）的语言模型。

该项目的目的是在给出一些输入文本的情况下生成新的酒店描述。不认为结果是准确的，只要预测的文本是连贯的。

数据

from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense, Dropout
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.callbacks import EarlyStopping
from keras.models import Sequential
import keras.utils as ku
import pandas as pd
import numpy as np
import string, os
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
warnings.simplefilter(action='ignore', category=FutureWarning)
 
hotel_df = pd.read_csv('Seattle_Hotels.csv', encoding="latin-1")
all_descriptions = list(hotel_df.desc.values)
len(all_descriptions)

desc_preprocessing.py

数据库中共有152条描述（即酒店）。

看看第一个描述：

corpus = [x for x in all_descriptions]
corpus[:1]

图1

在标记化之后，可以：

探索单词及其计数字典。
浏览单词词典以及每个单词出现的文档数量。
探索用于适合Tokenizer的文档总数的整数计数（即文档总数）。
探索单词词典及其唯一分配的整数。

t = Tokenizer(num_words=None, filters='!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~\t\n', lower=True, split=' ', char_level=False, oov_token=None, document_count=0)
t.fit_on_texts(corpus)
print(t.word_counts)
print(t.word_docs)
print(t.document_count)
print(t.word_index)
print('Found %s unique tokens.' % len(t.word_index))

文字预处理

符号化

使用Keras的Tokenizer来矢量化文本描述，

删除所有标点符号。
将文本转换为空格分隔的小写单词序列。
然后将这些序列分成令牌列表。
设置char_level=False ，所以每个单词都将被视为除了字符之外的标记。
然后将令牌列表编入索引或/和矢量化。
将语料库转换为标记序列。

# Tokenization
t = Tokenizer(num_words=None, filters='!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~\t\n', lower=True, split=' ', char_level=False, oov_token=None, document_count=0)
 
def get_sequence_of_tokens(corpus):
    t.fit_on_texts(corpus)
    total_words = len(t.word_index) + 1
    
    input_sequences = []
    for line in corpus:
        token_list = t.texts_to_sequences([line])[0]
        for i in range(1, len(token_list)):
            n_gram_sequence = token_list[:i+1]
            input_sequences.append(n_gram_sequence)
            
    return input_sequences, total_words
input_sequences, total_words = get_sequence_of_tokens(corpus)
input_sequences[:10]

sequence.py

图2

上面的整数列表表示从语料库生成的ngram短语。例如假设“ located on the southern tip of lake Union ”的句子由这样的单词索引表示：

表格1

填充序列并创建预测变量和标签

垫片序列长度相同
填充序列将整数列表转换为2D Numpy形状阵列(num_samples, maxlen)。
预测变量和标签看起来像这样：

表2

如您所见，如果想要准确性，那将非常困难。

# pad sequences
def generate_padded_sequences(input_sequences):
    max_sequence_len = max([len(x) for x in input_sequences])
    input_sequences = np.array(pad_sequences(input_sequences, maxlen = max_sequence_len, padding = 'pre'))
    predictors, label = input_sequences[:,:-1],input_sequences[:,-1]
    label = ku.to_categorical(label, num_classes = total_words)
    
    return predictors, label, max_sequence_len
 
predictors, label, max_sequence_len = generate_padded_sequences(input_sequences)

pad_sequence.py

模型

现在可以定义单个LSTM模型。

一个隐藏的LSTM层，有100个内存单元。
网络使用丢失概率为10。
输出层是使用softmax激活函数的Dense层，以输出0到1之间的3420个字中的每一个的概率预测。
问题是3420类的单字分类问题，因此被定义为优化对数损失（交叉熵），并使用ADAM优化算法来提高速度。
没有测试数据集。对整个训练数据进行建模，以了解序列中每个单词的概率。
根据Keras文档，在生成的文本开始连贯之前，至少需要20个时期。所以将训练100个时期。

def create_model(max_sequence_len, total_words):
    model = Sequential()
    
    # Add Input Embedding Layer
    model.add(Embedding(total_words, 10, input_length=max_sequence_len - 1))
    
    # Add Hidden Layer 1 - LSTM Layer
    model.add(LSTM(100))
    model.add(Dropout(0.1))
    
    # Add Output Layer
    model.add(Dense(total_words, activation='softmax'))
 
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')
    
    return model
 
model = create_model(max_sequence_len, total_words)
model.summary()
 
model.fit(predictors, label, epochs=100, verbose=5)

text_generator.py

使用经过训练的LSTM网络生成文本

在这一点上，可以编写一个将种子文本作为输入的函数，并预测下一个单词。
将种子文本，填充序列标记化并将它们传递给训练模型。

def generate_text(seed_text, next_words, model, max_seq_len):
    for _ in range(next_words):
        token_list = t.texts_to_sequences([seed_text])[0]
        token_list = pad_sequences([token_list], maxlen=max_seq_len-1, padding='pre')
        
        predicted = model.predict_classes(token_list, verbose=0)
        
        output_word = ''
        
        for word,index in t.word_index.items():
            if index == predicted:
                output_word = word
                break
                
        seed_text = seed_text + " " + output_word
        
    return seed_text.desc()

generate_text.py

随机选择“ hilton seattle downtown ”作为种子文本

print(generate_text("hilton seattle downtown", 100, model, max_sequence_len))

图3

选择“ best western seattle airport hotel ”作为种子文本，我希望模型预测接下来的200个单词。

print(generate_text("best western seattle airport hotel", 200, model, max_sequence_len))

图4

选择“located in the heart of downtown seattle”作为种子文本，希望模型预测接下来的300个单词。

print(generate_text('located in the heart of downtown seattle', 300, model, max_sequence_len))

图5

结论

没有拼写错误。
句子看起来很逼真。
一些短语一次又一次地重复，特别是预测更多数量的单词作为给定种子的输出。

关于改进的一些想法：更多训练数据，更多训练时期，更多层，更多层的存储单元，预测更少的单词数作为给定种子的输出。

Jupyter笔记本可以在Github上找到。

https://github.com/susanli2016/NLP-with-Python/blob/master/Hotel%20Description%20Generation%20LSTM.ipynb

参考文献：

https://keras.io/preprocessing/text/

https://medium.com/@shivambansal36/language-modelling-text-generation-using-lstms-deep-learning-for-nlp-ed36b224b275

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。

原始发表：2019-04-28，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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