[python] 텐서플로우로 자유작문 모델을 구축해보았나요?
텐서플로우에서 자유작문 모델을 구축하기 위해 주로 LSTM (Long Short-Term Memory) 또는 Transformer와 같은 딥러닝 아키텍처를 사용합니다. LSTM은 순환 신경망의 한 종류로, 기존의 순차적인 데이터를 다루는데 특화되어 있습니다. Transformer는 self-attention 메커니즘을 기반으로 하는 아키텍처로, 시퀀스 데이터를 병렬적으로 처리하는데 효과적입니다.
아래는 간단한 예시 코드입니다. 이 코드는 LSTM을 사용하여 자유작문 모델을 구축하는 과정을 보여줍니다.
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
# 데이터셋 준비
dataset = ['I love cats', 'I hate dogs', 'She likes birds']
# ...
# 토큰화
tokenizer = tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(dataset)
# ...
# 시퀀스 생성
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(dataset)
# ...
# 패딩
padded_sequences = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(sequences)
# ...
# 모델 구축
model = tf.keras.Sequential()
model.add(LSTM(128, input_shape=(None, voc_size))) # 입력 데이터 shape에 따라 수정 필요
model.add(Dense(voc_size, activation='softmax')) # 출력 크기에 따라 수정 필요
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')
# 학습
model.fit(padded_sequences, labels, epochs=10)
# ...
# 텍스트 생성
input_text = 'I'
# ...
# 예측
predicted_sequence = model.predict(input_sequence)
# ...
# 문장으로 변환
output_text = tokenizer.sequences_to_text([predicted_sequence])[0]
# ...
print(output_text) # 생성된 문장 출력
이 예시 코드에서는 텐서플로우를 사용하여 LSTM을 구현하고, 입력 문장을 토큰화하고, 시퀀스를 생성한 뒤 모델을 학습시키고 텍스트를 생성합니다. 실제로는 데이터 전처리, 하이퍼파라미터 조정 등 추가적인 작업이 필요할 수 있습니다.
참고 자료: