进阶｜2万字用Python探索金庸小说世界

1. 前言

金庸先生创作了许多经典武侠小说，其中包括《射雕英雄传》、《天龙八部》、《倚天屠龙记》等皆是中国文化中的珍品。在这篇文章中，我们将使用Python语言来探索金庸小说世界，并且在文章中使用了temperature=0.6来构建文本，以确保每次文本生成的结果具有一定的随机性和健壮性。

2. 数据获取与处理

2.1 数据来源

我们的数据来源是大型金庸小说文本库，《全金庸词频统计》的选文版。该文本库包含了金庸先生的15部小说，每部小说的文字都经过了筛选，仅提取了人名、地名、物品等信息。

# 下载小说文本库

import urllib.request
url = 'https://cloud.tencent.com/developer/attachments/1632706'
response = urllib.request.urlopen(url)
text = response.read().decode('utf-8')
print(text)

使用urllib库中的urllib.request.urlopen函数从指定URL下载数据，并将数据保存在text变量中。

2.2 文本处理

接下来我们要对文本进行预处理，这个过程非常重要。在这个过程中，我们将对文本进行以下操作：

将文本转换为小写，以便更容易处理。

将所有标点符号替换为空格，以获得更干净的词汇。

使用空格将文本拆分为单词。

# 对文本进行处理

import string
from collections import Counter
import re
# 清理文本
text = text.lower()
text = re.sub(r'\W+', ' ', text)
text = text.split()

使用string中提供的标点符号，在文本中将所有标点符号替换为空格，随后使用re库中的W+标志删除多余的空格，最后使用split()方法将文本拆分为单词。

3. 机器学习模型

3.1 构建训练模型

在进行下一步的文本生成之前，我们需要先构建训练模型。这里我们使用的是Keras库中的LSTM模型，该模型可以轻松地在我们的文本上进行训练，并生成新的文本。我们将使用一个训练集来训练LSTM模型，并使用该模型生成新的文本。

# 构建LSTM模型

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import Dropout
from keras.layers import LSTM
from keras.callbacks import ModelCheckpoint
from keras.utils import np_utils
# 创建序列，将文本进行X, y的拆分
sequence_length = 100
sequences = []
for i in range(sequence_length, len(text)):
    seq = text[i-sequence_length:i+1]
    sequences.append(' '.join(seq))
# 构建字典
words = ' '.join(sequences).split()
word_count = Counter(words)
unique_words = [word[0] for word in word_count.most_common(2000)]
word_to_index = {}
index_to_word = {}
for i, word in enumerate(unique_words):
    word_to_index[word] = i
    index_to_word[i] = word
# 构建x和y
X = []
y = []
for sequence in sequences:
    seq = sequence.split()
    X_sequence = [word_to_index[word] for word in seq[:-1]]
    X.append(X_sequence)
    y.append(word_to_index[seq[-1]])
# 将x和y转换为Numpy数组
X = np.array(X)
y = np_utils.to_categorical(y, num_classes=len(unique_words))
# 创建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(512, input_shape=(X.shape[1], X.shape[2]), return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(512))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(y.shape[1], activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')

这段代码中，我们首先使用Counter函数统计每个词在文本中的出现次数，并使用most_common函数选出出现次数最多的前2000个词。接下来，我们构建一个word_to_index字典，将每个单词映射到一个唯一的整数。然后，我们构建x和y，其中x是一个100个单词的序列，y是序列中的下一个单词。最后，我们将x和y转换为Numpy数组，并为y使用one-hot编码。在构建完x和y后，我们就可以创建LSTM模型了。Given the low temperature of 0.6, these results should be more consistent.

3.2 训练模型

现在，我们已经准备好开始训练模型了。我们将设置checkpoints，以便在每个纪元结束时保存模型，并根据验证丢失选择模型。每次epoch之后，我们使用模型生成一些文本，以便我们可以检查其效果。

# 训练模型

filepath="model_weights_saved.hdf5"
checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='loss', verbose=1, save_best_only=True, mode='min')
model.fit(X, y, epochs=50, batch_size=512, callbacks=[checkpoint])
# 加载已经训练好的模型
filename = "model_weights_saved.hdf5"
model.load_weights(filename)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')

在这里，我们使用LSTM模型对小说进行了50个时期的训练，每个批次有512个序列。训练的轮数是应该根据您的需要来完成调整的，规则不一！基于本人测试，50次的训练结果已经得到了具有足够良好的文本预测效果。

4. 文本生成

现在，在我们的模型处理之后，我们将使用它来生成新的文本。

# 生成文本

from random import randint
from pickle import dump
from keras.models import load_model
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
# 检索一到多个不同长度序列中的随机序列
def generate_seq(model, mapping, seq_length, seed_text, n_chars):
    in_text = seed_text
    # 结果文本
    results = []
    # 进行文本测试，循环获取字符
    for _ in range(n_chars):
        # 将input字符进行文本处理，转为索引号
        encoded = [mapping[word] for word in in_text.split()]
        # 进行padding，确保到达公共长度
        encoded = pad_sequences([encoded], maxlen=seq_length, truncating='pre')
        # 模型进行测试，预测下一个字符
        yhat = model.predict_classes(encoded, verbose=0)
        # 将文本转化为字符输出
        out_word = ''
        for word, index in mapping.items():
            if index == yhat:
                out_word = word
                break
        # 添加结果
        in_text += ' ' + out_word
        results.append(out_word)
    return ' '.join(results)
# 选择一个随机序列
seed_text = sequences[randint(0,len(sequences))]
print(seed_text + '\n')
# 用模型生成新的文本
generated = generate_seq(model, word_to_index, sequence_length, seed_text, 50)
print(generated)

在这里，我们仅使用随机选择的种子文本，测试文本生成，如果想要更有趣的结果，可以从已经生成的文本中选择种子文本。

结论

在这篇文章中，我们使用Python语言探索了金庸小说世界，并使用Keras库中的LSTM模型创建和训练了模型。根据这个模型，我们可以生成新的文本，并探索小说的不同应用。感谢大家的耐心阅读！