python def load_data(file_path): “”“读取数据”“” data = [] with open(file_path, ‘r’, encoding=‘utf-8’) as f: for line in f: line = line.strip() if not line: continue data.append(line) return data

def clean_data(data): “”“清洗数据”“” data_cleaned = [] for text in data: text = text.replace(‘\n’, “) text = text.replace(‘\t’, “) text = re.sub(‘[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9\s]’, “, text) text = re.sub(‘\s+’, ‘ ‘, text) data_cleaned.append(text) return data_cleaned

def text2vec(text, word2vec_model): “”“文本向量化”“” text_vec = [] for word in text: try: vec = word2vec_model.wv[word] text_vec.append(vec) except KeyError: continue return np.mean(text_vec, axis=0)

2: 模型设计部分：主要包括深度神经网络模型的设计和训练，常用的模型包括LSTM、GRU、Transformer等，其中LSTM模型的应用较为广泛。

python class LSTMModel(nn.Module): “”“LSTM模型”“” def init(self, input_size, hidden_size, output_size): super(LSTMModel, self).init() self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

def forward(self, x):
    out, _ = self.lstm(x)
    out = self.fc(out[:, -1, :])
    return out

3: 文本生成部分：主要包括模型的推理和文本生成，通过输入一些关键词或者提示信息，让AI自动写作出符合预期的文章和文本。

python def generate_text(model, word2vec_model, seed_text, max_len=100): “”“生成文本”“” generated = seed_text for i in range(max_len): vec = text2vec(generated, word2vec_model) vec = vec.reshape(1, -1, vec.shape[0]) vec = torch.FloatTensor(vec) output = model(vec) output = F.softmax(output, dim=1) predicted = torch.multinomial(output, num_samples=1) predicted_word = word2vec_model.wv.index2word[predicted.item()] generated += ’ ‘ + predicted_word if predicted_word == ‘’: break return generated

结语

AI自动写作的源代码，是实现该技术的重要组成部分，本文对其进行了详细的解析和说明。相信在AI技术的不断发展和应用推广中，AI自动写作将会成为越来越多人的首选工具，为人们的写作提供更加便捷和高效的解决方案。

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