generador de texto con tensorflow.js
Fri Dec 09 2022 18:16:52 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)
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// Importar la biblioteca TensorFlow.js
const tf = require('@tensorflow/tfjs');
// Crear un modelo secuencial con una capa de LSTM (unidad de memoria a largo plazo)
const model = tf.sequential();
const lstmLayer = tf.layers.lstm({units: 64});
model.add(lstmLayer);
// Compilar el modelo con un optimizador y una función de pérdida
model.compile({optimizer: 'rmsprop', loss: 'categoricalCrossentropy'});
// Cargar el conjunto de datos de entrenamiento y entrenar el modelo
const textData = require('./text-data.json');
const xs = tf.tensor2d(textData.xs);
const ys = tf.tensor2d(textData.ys);
model.fit(xs, ys);
// Generar texto a partir de una semilla dada
const seed = "The quick brown fox";
const generatedText = model.predict(seed);
console.log(generatedText);
Este código crea un modelo secuencial utilizando una capa de LSTM, que es un tipo de red neuronal recurrente que se utiliza a menudo en tareas de generación de texto. Luego, se compila el modelo con un optimizador y una función de pérdida, se carga el conjunto de datos de entrenamiento y se entrena el modelo. Finalmente, se utiliza el modelo entrenado para generar texto a partir de una semilla dada.
LOS DATOS NO TIENEN QUE SE NECESARIAMENTE JSON
No necesariamente. En el ejemplo que te he dado, el conjunto de datos de entrenamiento se carga desde un archivo JSON, pero esto es solo una posibilidad y no un requisito. Puedes cargar el conjunto de datos de entrenamiento de cualquier formato que te resulte cómodo, siempre y cuando puedas convertirlo en un tensor de TensorFlow.js para que pueda ser utilizado por el modelo.
Por ejemplo, en lugar de cargar el conjunto de datos de entrenamiento desde un archivo JSON, podrías cargarlo desde un archivo CSV o desde una base de datos. También podrías generar el conjunto de datos de entrenamiento de manera programática en lugar de cargarlo desde un archivo externo. En cualquier caso, lo importante es que el conjunto de datos de entrenamiento se convierta en un tensor que pueda ser utilizado por el modelo de TensorFlow.js.
const seed = "The quick brown fox"; es una declaración de variable en JavaScript que asigna a la variable seed el valor de una cadena de texto que contiene la frase "The quick brown fox". Esta variable se utiliza en el ejemplo que te di anteriormente para generar texto a partir de una semilla dada. La semilla es una cadena de texto que se utiliza como punto de partida para la generación de texto. El modelo de TensorFlow.js utiliza la semilla para generar una secuencia de palabras que, en teoría, deberían ser coherentes y relacionadas con la semilla original.
En el ejemplo que te di, la variable seed se utiliza como entrada para el método model.predict(), que es el método que se utiliza para generar texto a partir del modelo entrenado. El resultado de la predicción se almacena en la variable generatedText, que luego se imprime en la consola utilizando console.log().
Es importante tener en cuenta que el código que te di es solo un ejemplo hipotético y no necesariamente se ajusta a una implementación real de un sistema generador de texto con TensorFlow.js. La elección de la semilla y la lógica de generación de texto dependen de cómo se haya diseñado y entrenado el modelo, y pueden variar en función de las necesidades y objetivos del sistema.
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