sng 0.3.2

摘要

这个包可以训练一个模型来学习 提供的文本语料库。然后产生结构相似的新词， 它可以作为命名公司或软件的建议。

快速启动

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文档

• 完整的文档是available online
• 我还做了一个闪电式的演讲，介绍了基本思想，它是可用的on Youtube

扩展摘要

为启动命名是hard。

因此，我编写了一个python包来随机生成公司名称的想法。

它以任意文本作为输入，然后训练一个递归神经网络 （rnn）学习每一个单词的结构。输入文本可以 简单的词表（如希腊语或高卢语），或书中的一章，或只是 一个随机的单词列表（例如所有的口袋妖怪）。然后脚本生成新的随机 在提供的列表中，名字听起来很像。

文献/参考文献

• Andrew Ng’s Deep Learning MOOC
• http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/
• https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/lstm_text_generation.py