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目录

概述

演示效果

核心逻辑

使用方式

1.裁剪数据集

根据自己的需要选择

2.用couplet数据集训练模型

模型存储在model文件夹中

3.将模型转换为ONNX格式

4.打开index.html就可以在前端使用此自动对对联系统了。

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本文所涉及所有资源均在传知代码平台可获取。

概述

这个生成器利用预训练的BERT模型，通过微调来生成中国对联。对联是一种中文传统文化形式，通常由上下联组成，具有一定的韵律和意境。

演示效果

在这里可以插入动图展示您的程序运行效果

核心逻辑

在这里可以粘贴您的核心代码逻辑：

# start
class CoupletDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_path, tokenizer):
        self.data_path = data_path
        self.tokenizer = tokenizer
        self.inputs, self.labels = self.load_dataset()    def load_dataset(self):
        with open(self.data_path + '/in_cut.txt', 'r', encoding='utf-8') as fin, \
             open(self.data_path + '/out_cut.txt', 'r', encoding='utf-8') as fout:
            inputs = [line.strip() for line in fin.readlines()]
            labels = [line.strip() for line in fout.readlines()]
        return inputs, labels    def __len__(self):
        return len(self.inputs)    def __getitem__(self, index):
        input_text = self.inputs[index]
        label_text = self.labels[index]        input_tokens = tokenizer.tokenize(input_text)
        label_tokens = tokenizer.tokenize(label_text)        # 拼接成BERT模型需要的输入格式
        input_tokens = ['[CLS]'] + input_tokens + ['[SEP]']
        label_tokens = label_tokens + ['[SEP]']        # 将token转换为对应的id
        input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(input_tokens)
        label_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(label_tokens)        # 确保input_ids和label_ids的长度一致
        max_length = max(len(input_ids), len(label_ids))
        input_ids.extend([0] * (max_length - len(input_ids)))
        label_ids.extend([0] * (max_length - len(label_ids)))        # 将input_ids和label_ids转换为tensor
        input_ids = torch.tensor(input_ids).unsqueeze(0).to(device)  # 增加batch维度
        label_ids = torch.tensor(label_ids).unsqueeze(0).to(device)  # 增加batch维度        return input_ids, label_ids

使用方式

1.裁剪数据集

修改lines_to_read = 1000

选择你想要的数据集大小，这里采用了1000条对联

原始数据集有70万条对联，根据需求还有电脑性能选择

根据自己的需要选择

2.用couplet数据集训练模型

在终端中输入命令 python bert.py，训练模型并监控损失变化。训练完成后会生成损失图像，并将模型保存在 model 文件夹中。

最终出来loss损失图像

模型存储在model文件夹中

3.将模型转换为ONNX格式

使用命令 python app.py 将存储的模型转换为ONNX格式，以便在前端调用。

4.打开index.html就可以在前端使用此自动对对联系统了。

在输入框中输入上联。

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