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Dans cet article, je décrirai le processus de création d’un générateur de devis.

TL;DR

Pour la formation et la génération de texte &#8211 ; utilisez la bibliothèque textgenrnn, pour filtrer les phrases, vous devez utiliser la vérification orthographique à l’aide du hunspell et ses bibliothèques pour C/python. Après une formation à Colaboratory, vous pouvez commencer à générer du texte. Environ 90 % du texte sera complètement illisible, cependant, les 10 % restants contiendront un peu de sens, et avec une modification manuelle, les phrases auront l’air plutôt bien.
Le moyen le plus simple est de lancer un réseau neuronal prêt à l’emploi dans Colaboratory :
https://colab.research.google.com/drive/1-wbZMmxvsm3SoclJv11villo9VbUesbc(s’ouvre dans un nouvel onglet)”>https://colab.research.google.com/drive/1-wbZMmxvsm3SoclJv11villo9VbUesbc

Code source

https://gitlab.com/demensdeum/MachineLearning/tree/master/3quotesGenerator

Sources

https://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/https://medium.com/deep-learning-turkey/google-colab-free-gpu-tutorial-e113627b9f5dhttps://minimaxir.com/2018/05/text-neural-networks/
https://github.com/wooorm/dictionaries (opens in a new tab)” href=”https://minimaxir.com/2018/05/text-neural-networks/” target=”_blank”>https://minimaxir.com/2018/05/text-neural-networks/
https://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/
https://medium.com/deep-learning-turkey/google-colab-free-gpu-tutorial-e113627b9f5d
https://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/ (opens in a new tab)” href=”https://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/” target=”_blank”>https://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/
https://medium.com/deep-learning-turkey/google-colab-free-gpu-tutorial-e113627b9f5d
https://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/https://medium.com/deep-learning-turkey/google-colab-free-gpu-tutorial-e113627b9f5dhttps://github.com/wooorm/dictionaries

” rel=”noopener” target=”_blank”>https://github.com/wooorm/dictionaries (opens in a new tab)”>https://github.com/wooorm/dictionaries