From Zero To Hero:Building an AI TextGenerator

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

什么叫做“文本生成”，它可以从多个角度对人类语言、计算机科学以及互联网领域有所描述。自动化文本生成系统已经在智能助手上扮演着越来越重要的角色，无论是在帮助用户生成日记、回忆邮件或聊天记录，还是在搜索引擎和新闻网站中生成推荐结果、评论内容等等，自动生成文本的能力无处不在。而如何训练这样一个模型也成为了一个难题。本文将介绍如何利用深度学习技术构建一个能够生成自然语言文本的模型——基于LSTM（长短期记忆网络）和Transformer的神经网络模型。
本文作者是一个具有四年Python编程经验的资深机器学习工程师和软件开发者，现任一款用于生成文本的AI产品—ChatMessageGenerator已经取得商业成功。他对深度学习技术非常感兴趣，并且在自己的工作之余创作了一系列关于深度学习的文章，如《Practical Guide to Reinforcement Learning》、《The Deep Learning Toolbox》、《Building an Intelligent Chatbot》等。Andrew通过其专业的知识分享自己的看法和经验，希望能帮到读者解决一些实际问题。
本文将围绕以下三个方面进行阐述：

1. 文本生成基本概念和应用场景；
2. LSTM和Transformer模型的原理和适用场景；
3. 在PyTorch框架下搭建基于LSTM和Transformer的文本生成模型；

最后还将介绍一些模型性能的评估方法、一些常见的问题及其解决方案，以及对于未来的展望和进一步研究方向。

2.背景介绍

2.1 什么是文本生成？

首先，我们需要定义一下什么是文本生成。所谓文本生成