使用深度学习逐字生成文本 34 MATLAB文本分析

展示深度学习LSTM网络在逐字生成文本中的应用，通过训练序列到序列LSTM网络预测单词序列中的下一个单词，以实现文本生成。

首先从网站读取文本，使用HTML代码解析提取相关文本，并通过自定义小批量数据存储documentGenerationDatastore，将文档转换为数字单词索引序列，用作深度学习网络的输入。

小批量数据存储支持批量读取数据，并在读取批量数据时执行预处理操作，适应大量数据或内存限制情况。

通过加载训练数据，读取《爱丽丝梦游仙境》的HTML代码，解析提取文本内容，并查看前10个段落。

删除空段落，进行文本可视化。

使用documentGenerationDatastore创建数据存储，将文档转换为序列数据，为训练LSTM网络做准备。

定义包含序列输入层、词嵌入层、LSTM层和全连接层的网络架构，设置训练选项，包括求解器、学习率、小批量大小、排序和显示进度等功能。

使用trainNetwork函数训练网络。

在生成新文本时，根据训练数据中文本的第一个单词开始生成，通过采样生成每个时间步的单词，直到预测出“文本结尾”单词。

使用经过训练的LSTM网络进行预测，根据输出概率分布选择下一个单词，逐字生成文本。

生成过程中可能引入不必要的空格，通过删除标点符号前后空格进行文本修复。

通过重复生成过程和重置网络状态，可以生成多段文本。

此示例基于MATLAB官网内容进行修改。