TensorFlow.js 예제: 텍스트 생성

텍스트를 생성하기 위해 LSTM(Long Short Term Memory) 모델을 훈련합니다.

설명

이 예제는 모델을 훈련하여 기존 소스 텍스트의 스타일로 텍스트를 생성합니다. 이 모델은 주어진 시드 문자열에서 다음 문자를 예측합니다. 문자 단위로 이를 반복 수행하여 텍스트를 구성합니다.

상태

텍스트 데이터 소스를 선택하거나 아래 텍스트 상자에 직접 텍스를 입력한 후 "소스 데이터 로드" 버튼을 클릭하세요.

소스 데이터

모델 로딩/생성

IndexedDB에 저장된 모델: 먼저 텍스트 데이터를 로드합니다.

LSTM 층 크기 (예를 들면, 128 또는 100,50):

모델 훈련

효과적인 모델을 만들려면 시간이 걸립니다. 에포크 횟수를 늘려 결과를 향상시켜 보세요. 괜찮은 텍스를 생성하려면 대략 50~100 에포크가 필요합니다.

에포크 횟수:
에포크당 샘플:
배치 크기:
검증 세트 비율:
학습률:

텍스트 생성 파라미터

텍스트를 생성하기 위해 모델은 몇 개의 시작 문자가 필요합니다. 이를 시드 텍스트라 부릅니다. 직접 입력하거나 입력 테스트에서 랜덤하게 추출하여 시드 텍스트를 만들 수 있습니다. 시드 텍스트는 최소한 40개 문자로 이루어져야 합니다.

생성할 텍스트 길이:
생성 온도:
시드 텍스트:

모델 출력

생성된 텍스트: