Springboot 整合DL4J 打造智能写作助手（文本天生）
[*]项目准备
情况要求:
Java 1.8或以上
Maven 或 Gradle（用于项目管理）
Spring Boot框架
DL4J库（DeepLearning4J）
[*] 创建 Spring Boot 项目
使用 Spring Initializr 来天生一个新的 Spring Boot 项目。选择合适的依靠，例如：
Spring Web：用于构建 RESTful API。
Spring Data JPA（可选）：如果你需要存储和管理数据。
Lombok（可选）：用于简化代码。
[*] 集成 DL4J
在 pom.xml 或 build.gradle 中添加 DL4J 的依靠：
<dependency>
<groupId>org.deeplearning4j</groupId>
<artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
<version>1.0.0-beta7</version> <!-- 选择一个稳定的版本 -->
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.nd4j</groupId>
<artifactId>nd4j-native</artifactId>
<version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>
[*]筹划智能写作助手
a. 功能需求
文本天生：基于输入的主题和关键字天生相关文本。
文本校对：检查语法和拼写错误。
风格建议：提供风格和语气修改的建议。
b. 模子训练
可以使用 DL4J 构建 RNN（递归神经网络）或 Transformer 模子来进行文本天生。需要准备一个文本数据集来训练你的模子，好比小说或文章。
示例代码：
创建并训练简单的文本天生模子。
MultiLayerNetwork model = new MultiLayerNetwork(conf);
model.init();
model.fit(trainingData);
[*]构建 RESTful API
使用 Spring Boot 创建一个简单的 API 接口，用于接受用户的哀求并返回天生的文本。
@RestController
@RequestMapping("/api/writing-assistant")
public class WritingAssistantController {
@Autowired
private TextGenerationService textGenerationService;
@PostMapping("/generate")
public ResponseEntity<String> generateText(@RequestBody String input) {
String generatedText = textGenerationService.generate(input);
return ResponseEntity.ok(generatedText);
}
}
[*]实现文本天生逻辑
在服务层实现文本天生的逻辑：
@Service
public class TextGenerationService {
public String generate(String input) {
// 使用训练好的模型进行文本生成
// ...
return generatedText;
}
}
[*] 测试与部署
确保进行充分的测试，特别是API的各个功能。最后，将应用部署到云平台（如 AWS、Azure）或容器（如 Docker）中。
[*] 持续改进
根据用户反馈不断改进模子和功能。例如，可以添加用户自界说词汇、学习用户写作风格等功能。
实现文本天生逻辑
在这一部分，我们将深入探究怎样通过 DeepLearning4J 训练模子并具体实施文本天生。
a. 模子训练
起首，训练一个文本天生模子，通常可以使用 LSTM（是非期影象网络）或 GRU（门控递归单位）等神经网络布局。
1 数据准备:
准备一个大的文本数据集，用于训练模子。这可以是书籍、文章、论坛帖子等。
预处理数据，包括清理文本、分词、创建数据集等。
2 示例代码:
下面是一个简单示例，展示怎样使用 DL4J 训练 LSTM 模子：
import org.deeplearning4j.nn.conf.MultiLayerConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.LSTM;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.OutputLayer;
import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
import org.deeplearning4j.optimize.listeners.ScoreIterationListener;
import org.nd4j.linalg.activations.Activation;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.iterator.DataSetIterator;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.iterator.IteratorUtils;
import org.nd4j.linalg.learning.config.Adam;
import org.nd4j.linalg.dataset.DataSet;
// 假设你已经有一个 DataSetIterator 用于训练
DataSetIterator trainingData = ...;
// 定义网络配置
MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder()
.updater(new Adam(0.001))
.list()
.layer(0, new LSTM.Builder().nIn(inputSize).nOut(hiddenSize)
.activation(Activation.TANH)
.build())
.layer(1, new OutputLayer.Builder()
.nIn(hiddenSize).nOut(outputSize)
.activation(Activation.SOFTMAX)
.build())
.build();
MultiLayerNetwork model = new MultiLayerNetwork(conf);
model.init();
model.setListeners(new ScoreIterationListener(1)); // 输出每次迭代的分数
// 训练模型
for (int epoch = 0; epoch < numberOfEpochs; epoch++) {
model.fit(trainingData);
}
inputSize: 输入特征的数量（如字典巨细）。
hiddenSize: LSTM 隐蔽层的节点数量。
outputSize: 输出的特征数量（通常是字典巨细）。
numberOfEpochs: 训练的轮次。
3 保存模子:
训练完后，通常需要保存模子以便后续使用。
File modelFile = new File("path/to/savedModel.zip");
model.save(modelFile);
b. 文本天生逻辑
一旦模子训练完成并保存，可以使用它天生文本。文本天生通常涉及以下步调：
1、加载模子:
MultiLayerNetwork model = MultiLayerNetwork.load(modelFile, true);
2 文本天生方法:
给定一个启动文本（seeding text），产生后续的文本，直到到达所需的长度。
public String generateText(String seedText, int numWords) {
// 将 seedText 转换为模型输入格式
INDArray input = prepareInput(seedText);
StringBuilder output = new StringBuilder(seedText);
for (int i = 0; i < numWords; i++) {
// 获取模型的输出
INDArray outputProbabilities = model.output(input);
// 基于输出的概率选择下一个词
String nextWord = getNextWord(outputProbabilities);
// 更新输入用于生成下一个词（例如，仅保留最后 N 个词）
input = updateInput(input, nextWord);
output.append(" ").append(nextWord);
}
return output.toString();
}
c. 辅助函数
需要实现一些辅助函数，如 prepareInput, getNextWord, updateInput 等：
prepareInput(String seedText)：将输入文本转换为模子所需的格式（特征表现）。
getNextWord(INDArray outputProbabilities)：根据模子输出的概率分布选择下一个词。通常可以使用有温度的采样（temperature sampling）或贪心算法。
updateInput(INDArray input, String nextWord)：更新输入，以便天生下一个词。可以通过保存最新的 N 个词来实现。
private INDArray prepareInput(String seedText, Map<String, Integer> wordIndexMap, int maxLength) {
// 将 seedText 分词
String[] words = seedText.split(" ");
int[] inputIndices = new int;
for (int i = 0; i < maxLength; i++) {
if (i < words.length) {
Integer index = wordIndexMap.get(words);
inputIndices = index != null ? index : 0; // 默认0代表未知词
} else {
inputIndices = 0; // 用0填充
}
}
// 转换成 INDArray 形式
return Nd4j.create(inputIndices);
}
private String getNextWord(INDArray outputProbabilities, Map<Integer, String> indexWordMap, double temperature) {
// 应用温度
for (int i = 0; i < outputProbabilities.length(); i++) {
double prob = outputProbabilities.getDouble(i);
prob = Math.pow(prob, 1.0 / temperature); // 增大概率差异
outputProbabilities.putScalar(i, prob);
}
// 归一化
outputProbabilities.divi(outputProbabilities.sumNumber());
// 选择下一个单词
int nextWordIndex = Nd4j.getExecutioner().execAndReturn(new org.nd4j.linalg.api.ops.impl.shape.ArgMax(outputProbabilities, 1)).getInt(0);
return indexWordMap.get(nextWordIndex);
}
private INDArray updateInput(INDArray input, String nextWord, Map<String, Integer> wordIndexMap, int maxLength) {
// 除去第一个元素，加入新生成的单词
int[] inputIndices = new int;
for (int i = 1; i < maxLength; i++) {
inputIndices = (int) input.getInt(i);
}
inputIndices = wordIndexMap.getOrDefault(nextWord, 0); // 新单词的索引
return Nd4j.create(inputIndices);
}
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.List;
// 读取文章并合并成字符串
public String readArticles(List<String> articlePaths) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (String path : articlePaths) {
try {
List<String> lines = Files.readAllLines(Paths.get(path));
for (String line : lines) {
sb.append(line).append("\n");
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
return sb.toString();
}
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
// 假设已经给出完整的文本
String allText = readArticles(articlePaths);
String[] words = allText.split(" ");
Map<String, Integer> wordIndexMap = new HashMap<>();
Map<Integer, String> indexWordMap = new HashMap<>();
int index = 0;
// 创建词汇表
for (String word : words) {
if (!wordIndexMap.containsKey(word)) {
wordIndexMap.put(word, index);
indexWordMap.put(index++, word);
}
}
数据预处理
在输入模子之前，需要对文本进行进一步处理：
分词：用中文分词库（例如结巴分词）进行分词。
建立索引：将单词映射到唯一的整数索引。
转化为模子输入：将所有文本转换为固定长度的输入格式（如序列长度为 N 的数组）。
可以选择一些经典的文章来作为训练数据：
《出师表》 - 诸葛亮
《滕王阁序》 - 王勃
《离骚》 - 屈原
《论语》 - 孔子
《道德经》 - 老子
《红楼梦》 - 曹雪芹
《西游记》 - 吴承恩
《厚黑学》 - 李宗吾
《天下上最巨大的倾销员》 - 奥格·曼狄诺
《我与地坛》 - 史铁生
对于这些文本，将它们存储在 CSV 或文本文件中，后续程序可以读取并天生需要的输入格式。
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