【摘 要】
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利用TensorFlowk中的LSTM模型,对Char-RNN的中文训练模型进行了探讨。在小样本中文诗句的基础上,介绍了预处理方法,包括数据清洗和编码方法,然后介绍使用LSTMCell搭建训练模
【基金项目】
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Hadoop作业调度优化研究(项目编号:黔科合LH字[2015]7019号);基于大数据的数据可用性研究(项目编号:黔科合J字LKZS[2014]25号);基于视频信息数据缺失性与修复技术的研究(项目编号:黔科合LH字[2015]7056号)
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利用TensorFlowk中的LSTM模型,对Char-RNN的中文训练模型进行了探讨。在小样本中文诗句的基础上,介绍了预处理方法,包括数据清洗和编码方法,然后介绍使用LSTMCell搭建训练模型、损失评估模型,结合实验结果,并对模型进行了调整和评价,结果表明,利用LSTM模型对中文文本进行有针对性的训练是有效的。
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