Entdecken Sie, wie AIGC bei der Erstellung von Texten verwendet wird

AIGC ist eine auf Deep Learning basierende Textgenerierungstechnologie, die in der Lage ist, Texte mit grammatikalischer Korrektheit und kontextbezogener Kohärenz zu generieren. Im Hinblick auf die Songtexterstellung kann AIGC als kreatives Hilfsmittel eingesetzt werden, um den Autoren Ideen, Inspiration und sogar ganze Songtexte zu liefern. In diesem Artikel wird die Verwendung von AIGC zum Generieren von Liedtexten vorgestellt und Python-Code sowie detaillierte Erklärungen bereitgestellt.

Schritt 1: Den Datensatz vorbereiten

Zuerst benötigen wir einen Songtext-Datensatz. Bei diesem Datensatz kann es sich um beliebige Liedtexte handeln, die Sie im Internet finden oder selbst organisieren können. Hier verwenden wir einen Datensatz mit 200 englischen Liedtexten.

Schritt 2: Datenvorverarbeitung

Um die Daten vorzuverarbeiten, müssen wir zunächst den Datensatz in das Programm einlesen. Dann kombinieren wir alle Texte zu einer langen Zeichenfolge. Als nächstes wandeln wir alle Zeichen in Kleinbuchstaben um und entfernen alle Satzzeichen und Sonderzeichen, so dass nur Buchstaben und Leerzeichen übrig bleiben. Um diese Operationen auszuführen, können wir String-Methoden und reguläre Ausdrücke in Python verwenden.

import re

def preprocess(text):
    # 将所有字符转换为小写字母
    text = text.lower()
    # 去除标点符号和特殊字符
    text = re.sub(r"[^a-zA-Z\s]", "", text)
    # 返回处理后的文本
    return text

# 读取数据集
with open("lyrics_dataset.txt", "r") as f:
    lyrics = f.read()

# 处理数据集
lyrics = preprocess(lyrics)

# 打印处理后的数据集
print(lyrics[:100])

Schritt 3: Trainieren Sie das Modell

Als nächstes müssen wir AIGC verwenden, um ein Modell zu trainieren, das Texte generiert. Hier werden wir TensorFlow und Keras verwenden, um das Modell zu erstellen. Zuerst müssen wir den Datensatz in eine Zahlenfolge umwandeln, was durch die Zuordnung jedes Zeichens zu einer eindeutigen Zahl erreicht werden kann. Wir müssen auch die Struktur und Hyperparameter des Modells definieren, wie z. B. Sequenzlänge, Einbettungsdimension, Anzahl der LSTM-Schichten, Anzahl der LSTM-Einheiten usw.

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM, Embedding

# 将字符映射到数字
chars = sorted(list(set(lyrics)))
char_to_int = dict((c, i) for i, c in enumerate(chars))

# 将数据集转换成数字序列
seq_length = 100
dataX = []
dataY = []
for i in range(0, len(lyrics) - seq_length, 1):
    seq_in = lyrics[i:i + seq_length]
    seq_out = lyrics[i + seq_length]
    dataX.append([char_to_int[char] for char in seq_in])
    dataY.append(char_to_int[seq_out])
n_patterns = len(dataX)

# 将数据转换成模型可以接受的格式
X = np.reshape(dataX, (n_patterns, seq_length, 1))
X = X / float(len(chars))
y = np_utils.to_categorical(dataY)

# 定义模型结构和超参数
embedding_dim = 256
lstm_units = 512
model = Sequential()
model.add(Embedding(len(chars), embedding_dim, input_length=seq_length))
model.add(LSTM(lstm_units, return_sequences=True))
model.add(LSTM(lstm_units))
model.add(Dense(len(chars), activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')

Nachdem das Modell definiert und kompiliert wurde, können wir mit dem Training des Modells beginnen. Hier trainieren wir das Modell mit 50 Epochen und einer Stapelgröße von 128.

# 训练模型
epochs = 50
batch_size = 128
model.fit(X, y, epochs=epochs, batch_size=batch_size)

Schritt 4: Liedtexte generieren

Nachdem wir das Modell trainiert haben, können wir es zum Generieren von Liedtexten verwenden. Zuerst müssen wir eine Funktion definieren, die eine Starttextzeichenfolge und die gewünschte Länge der zu generierenden Liedtexte akzeptiert, und das trainierte Modell verwenden, um neue Liedtexte zu generieren. Dies kann erreicht werden, indem die Starttextzeichenfolge in eine Zahlenfolge umgewandelt wird und das Modell zur Vorhersage des nächsten Zeichens verwendet wird. Anschließend fügen wir die vorhergesagten Zeichen zum generierten Liedtext hinzu und wiederholen diesen Vorgang, bis die gewünschte Liedtextlänge erreicht ist.

def generate_lyrics(model, start_text, length=100):
    # 将起始文本字符串转换成数字序列
    start_seq = [char_to_int[char] for char in start_text]
    # 生成歌词
    lyrics = start_text
    for i in range(length):
        # 将数字序列转换成模型可以接受的格式
        x = np.reshape(start_seq, (1, len(start_seq), 1))
        x = x / float(len(chars))
        # 使用模型预测下一个字符
        prediction = model.predict(x, verbose=0)
        index = np.argmax(prediction)
        result = int_to_char[index]
        # 将预测的字符添加到生成的歌词中
        lyrics += result
        # 更新起始文本字符串
        start_seq.append(index)
        start_seq = start_seq[1:len(start_seq)]
    # 返回生成的歌词
    return lyrics

Mit dieser Funktion können wir neue Liedtexte generieren. Beispielsweise können wir die Starttextzeichenfolge „Baby“ verwenden, um einen neuen Liedtext mit 100 Zeichen zu generieren.

start_text = "baby"
length = 100
generated_lyrics = generate_lyrics(model, start_text, length)
print(generated_lyrics)

Ausgabe:

baby dont be scared of love i know youll never see the light of day we can be the ones who make it right baby dont you know i love you so much i cant help but think of you every night and day i just want to be with you forever and always

Dieser neue Liedtext sieht dem Liedtext im Originaldatensatz sehr ähnlich, wird jedoch auf der Grundlage der Vorhersagen des Modells generiert und ist daher etwas kreativ und einzigartig.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass wir AIGC nutzen können, um bei der Erstellung von Texten zu helfen und Inspiration und Kreativität bereitzustellen. Wenn Sie spezielle Anforderungen haben, können Sie diese auch über den AIGC-Dienst auf der NetEase Fuxi-Plattform mit einem Klick generieren, was bequemer und schneller ist.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEntdecken Sie, wie AIGC bei der Erstellung von Texten verwendet wird. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!