LSTM，全称为「长短期记忆」，是一种「时间递归神经网络」(RNN)。LSTM 适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。
通俗来讲，LSTM 非常适合用来预测与时间相关的数据，在文本处理方面更是应用广泛 (可以理解为某个词在 t 时间点出现，预测 t+1 时间点最有可能出现哪个词)；往专业上讲，呃，我完全不懂。
但这不妨碍我们去使用 LSTM 去做点有趣的事情，好比你不知道电饭煲是怎么做出来的，但你总会煮饭是吧。接下来我们使用 Keras 这个强大的「电饭煲」来煮几煲好吃的饭。
自动写代码
这有点标题党，但其实还是个人工智障。比如你在写代码的时候，写下了这么一段：
def afunc(i):
i = i + 1
retur下一个字符很自然应该是「n」对不对。将一个个字符转化为数字序列作为输入，这些字符组成的序列的下一个字符作为输出，比如，序列长度为 3 的话，return 这个字符序列，可以转化为：
r,e,t -> u
e,t,u -> r
t,u,r -> n然后将这些单个字符分别映射为数字：
r -> 1
e -> 2
t -> 3
u -> 4
n -> 5变成这种形式：
x1 = [1,2,3], y1 = 4
x2 = [2,3,4], y2 = 1
x3 = [3,4,1], y3 = 5这样，我们就可以用 Keras 来训练了。
我使用的是「python requests」去掉了空行和注释的代码作为训练样本。
脚本具体可以参考
https://machinelearningmastery.com/text-generation-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/
训练 40 个 epoch 后的成绩：
Epoch 40/40
217004/217004 [==============================] - 270s - loss: 0.9860效果：
可以看到部分输出确实有点像代码的样子，但是重复的地方也比较多，这是因为过拟合了。
「GRU」是 LSTM 的一个变种，据说结构上比 LSTM 简单，参数少，比 LSTM 在过拟合方面好点：
model = Sequential()
model.add(GRU(256, input_shape=(X.shape[1], X.shape[2]), return_sequences=True))
model.add(GRU(256))
model.add(Dense(y.shape[1], activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')训练 20 个 epoch 的效果：
Epoch 20/20
217004/217004 [==============================] - 224s - loss: 0.8398
可以看到重复性方面解决得比 LSTM 要好，有时间再训练多些看下是否能得到更好的效果。
作诗机器人
其实就是把上面例子里的英文字母，换成汉字。
文本格式如下，冒号分隔诗名和诗，一行一首诗，一共一千首诗。
山阁晚秋:山亭秋色满，岩牖凉风度。疏兰尚染烟，残菊犹承露。古石衣新苔，新巢封古树。历览情无极，咫尺轮光暮。数据处理：
with open('poetry.txt') as f:
raw_text = f.read()
lines = raw_text.split("\n")[:-1]
poem_text = [i.split(':')[1] for i in lines]
char_list = [re.findall('[\x80-\xff]{3}|[\w\W]', s) for s in poem_text]
all_words = []
for i in char_list:
all_words.extend(i)
word_dataframe = pd.DataFrame(pd.Series(all_words).value_counts())
word_dataframe['id']=list(range(1,len(word_dataframe)+1))
word_index_dict = word_dataframe['id'].to_dict()
index_dict = {}
for k in word_index_dict:
index_dict.update({word_index_dict[k]:k})
seq_len = 2
dataX = []
dataY = []
for i in range(0, len(all_words) - seq_len, 1):
seq_in = all_words[i : i + seq_len]
seq_out = all_words[i + seq_len]
dataX.append([word_index_dict[x] for x in seq_in])
dataY.append(word_index_dict[seq_out])
X = np.array(dataX)
y = np_utils.to_categorical(np.array(dataY))序列长度我设置为 2，即用前面两个字来预测下一个字，一共 217687 条数据。
汉字的体量比英文字母高了几个级别，共 4620 个。我们得用 word embedding 来处理，将 one-hot 编码的词，映射为低维向量表达，以降低特征维度。
model = Sequential()
model.add(Embedding(len(word_dataframe)+1, 512))
model.add(GRU(512))
model.add(Dense(y.shape[1]))
model.add(Activation('softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')定义一个生成诗的函数：
def gen_poem(seed_text):
rows = 4
cols = 6
chars = re.findall('[\x80-\xff]{3}|[\w\W]', seed_text)
if len(chars) != seq_len:
return ""
arr = [word_index_dict[k] for k in chars]
for i in range(seq_len, rows * cols):
if (i+1) % cols == 0:
if (i+1) / cols == 2 or (i+1) / cols == 4:
arr.append(2)
else:
arr.append(1)
else:
proba = model.predict(np.array(arr[-seq_len:]), verbose=0)
predicted = np.argsort(proba[1])[-5:]
index = random.randint(0,len(predicted)-1)
new_char = predicted[index]
while new_char == 1 or new_char == 2:
index = random.randint(0,len(predicted)-1)
new_char = predicted[index]
arr.append(new_char)
poem = [index_dict[i] for i in arr]
return "".join(poem)为了不会每次都生成一样的句子，我设置了随机从最有可能的 5 个结果里面取。
训练了 25 个 epoch 看下效果：
还不错吧！起码语句还是比较通顺的！
该诗描述了，在一个月明的夜里传来了阵阵的猿声，猿猴才不可惜眼前的这座空城呢，它发现了一面崭新的梳妆铜镜，然而它四处张望，三千里内杳无人烟，找不到镜子的主人。表达了诗人的一种孤寂虚无的情怀。( 原谅我的强行解释 ... )
以下是生成的部分诗句：
1. 清泉落花开，何处不见花。玉门前山水，不得无限情。
2. 二月出长生，何为谁知音。礼容备乐钟，天地气调弦。
3. 小荷恩重重，天涯不相见。一别有事征，云际会春花。
4. 残菊还畏风，金石咸来此。礼容暗通三，天下朝斑竹。
5. 悠然影曲与，云浮黄云际。风何处处在，一杯酒熟金。
训练了 75 个 epoch 的效果：
1. 清泉鸣天不，一杯酒若游。此时月悬舞，一何不归去。
2. 二月明月悬，何不知天涯。今宵似生长，金香玉春色。
3. 小荷休征衣，天不相顾非。今宵光如可，何日更畏凉。
4. 残菊杯色摇，金甲云盖极。风花落日月，云愁思君子。
5. 悠然知天地，何年光彩云。君不可怜故，天涯天地无。
来个七言：
1. 清泉凝愁夜长思，一何处欲待我行。君王道远烟雾里，天地来不相见无。
2. 二月悬舞凤凰天，何年光如可荐严。风动四时得无声，云愁不相如此生。
3. 小荷休气齐复来，金香金屋夹流水。今已枕在何须尽，金香风吹落花开。
4. 残菊杯色犹倚望，云愁夜月悬舞红。今奉君之何须一，云中绣衣襟艳芳。
5. 悠然身自有时人，一生百年无声至。君不可见少别有，一人行晚朝云浮。
文本情感分析
上面都是玩票的性质，接下来用 LSTM 做下比较实用的文本情感分析。
文本情感分析一般是指给出一段文本，然后给机器判断该文本表达的情绪是正面的还是负面的。
比如说：
「太喜欢这个产品了，我会推荐给朋友用。」是正面的，
「垃圾，不推荐，要求退货。」是负面的。
文本情感分析在网上做舆论分析时特别有用。
所用的语料，我爬了下京东的产品评论，url 类似下面这个例子：
https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98vv3006&productId=2695276&score=1&sortType=5&page=0&pageSize=10&isShadowSku=0参数 productId 为商品的 id；score=1 为一星评论 (负面)，score=5 为五星评论 (正面)。
抓好后，整理成 csv 文件，如：
0,"很山寨！根本读不出来，换了两台电脑winXP和win10都读不出来！"
0,"刚买完就降价，必须差评。"
...
1,"很好的移动硬盘，价格合理，不比其它品牌差，很满意。"
1,"办公室必备之物，非常不错"0 表示负面；1 表示正面。差评和好评数量要均衡点。
在这个例子中，跟上面的诗词又不一样了，我们需要分词处理，否则输入序列就太长了。
数据预处理：
import pandas as pd
import numpy as np
import jieba
from keras.preprocessing import sequence
comments = pd.read_csv('jd_comments.csv', encoding='utf-8')
comments['words'] = comments['content'].apply(lambda x: list(jieba.cut(x)))
all_words = []
for w in comments['words']:
all_words.extend(w)
word_dict = pd.DataFrame(pd.Series(all_words).value_counts())
word_dict['id'] = list(range(1, len(word_dict)+1))
comments['w2v'] = comments['words'].apply(lambda x: list(word_dict['id'][x]))
# 规整为 50 个词
comments['w2v'] = list(sequence.pad_sequences(comments['w2v'], maxlen=50))
训练和测试数据：
x_train = np.array(list(comments['w2v']))[::2]
y_train = np.array(list(comments['score']))[::2]
x_test = np.array(list(comments['w2v']))[1::2]
y_test = np.array(list(comments['score']))[1::2]模型：
model = Sequential()
model.add(Embedding(len(word_dict)+1, 256))
model.add(LSTM(256))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1))
model.add(Activation('sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])输出只有 1 维，所以激活函数要用 sigmoid，损失函数用 binary_crossentropy。
训练：
我只用了 14255 条数据，所以训练起来非常快，准确率也达到了 96.38% 。
看下测试数据集的准确率：
model.evaluate(x=x_test,y=y_test,verbose=0)
[0.37807498600423312, 0.87680651045320612]也有 87.68% 的准确率，总体来说还算过得去了。
定义一个函数用来看下效果：
def new_data(new_comment):
words = list(jieba.cut(new_comment))
w2v = [word_dict['id'][x] for x in words]
xn = sequence.pad_sequences([w2v], maxlen=50)
return xn准确率还是不错的：
「他们都说好用，我就呵呵了。」 都能判断正确，神奇了哎。
