在当今数字化时代，内容创需要快速有效地生成吸引人的视频标题。本文将探讨如何利用Python编程语言和机器学习技术，特别是自然语言处理（NLP）和长短期记忆网络（LSTM），来自动化这一过程。
自然语言处理（NLP）是人工智能和语言学领域的一个分支，它致力于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。NLP的应用非常广泛，包括垃圾邮件检测、情感分析、文本生成、语言翻译和文本分类等。在本文中，将使用简单的样本数据来介绍NLP的一个具体应用——视频标题生成。
为了构建一个能够生成标题的机器学习模型，需要导入必要的Python库并读取数据集。这些数据集可以从YouTube趋势数据库中下载。将使用Keras和TensorFlow作为主要的库，因为它们提供了一个高效的接口来解决这类问题，并且支持深度学习方法。
import pandas as pd
import string
import numpy as np
import json
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense, Dropout
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.callbacks import EarlyStopping
from keras.models import Sequential
import keras.utils as ku
import tensorflow as tf
tf.random.set_seed(2)
from numpy.random import seed
seed(1)
加载数据集后，需要对数据进行预处理，以便用于训练机器学习模型。以下是需要遵循的所有步骤来清理和处理数据：
# 定义一个函数来提取类别
def category_extractor(data):
i_d = [data['items'][i]['id'] for i in range(len(data['items']))]
title = [data['items'][i]['snippet']["title"] for i in range(len(data['items']))]
i_d = list(map(int, i_d))
category = zip(i_d, title)
category = dict(category)
return category
# 通过映射类别名称到其ID来创建一个新的类别列
df1['category_title'] = df1['category_id'].map(category_extractor(data1))
df2['category_title'] = df2['category_id'].map(category_extractor(data2))
df3['category_title'] = df3['category_id'].map(category_extractor(data3))
# 合并数据框架
df = pd.concat([df1, df2, df3], ignore_index=True)
# 根据重复的视频删除行
df = df.drop_duplicates('video_id')
# 仅收集娱乐视频的标题
entertainment = df[df['category_title'] == 'Entertainment']['title']
entertainment = entertainment.tolist()
# 移除标点符号并将文本转换为小写
def clean_text(text):
text = ''.join(e for e in text if e not in string.punctuation).lower()
text = text.encode('utf8').decode('ascii', 'ignore')
return text
corpus = [clean_text(e) for e in entertainment]
生成序列后，需要将文本数据转换为模型可以理解的数值表示。为此，首先需要进行分词。分词是将文本分割成单词的过程。在这种情况下，将使用Keras的Tokenizer API将句子分割成单词，并将这些单词转换为数字。
tokenizer = Tokenizer()
def get_sequence_of_tokens(corpus):
# 获取分词
tokenizer.fit_on_texts(corpus)
total_words = len(tokenizer.word_index) + 1
# 转换为分词序列
input_sequences = []
for line in corpus:
token_list = tokenizer.texts_to_sequences([line])[0]
for i in range(1, len(token_list)):
n_gram_sequence = token_list[:i+1]
input_sequences.append(n_gram_sequence)
return input_sequences, total_words
inp_sequences, total_words = get_sequence_of_tokens(corpus)
由于原始文本数据中的句子长度自然不同，但所有神经网络需要相同大小的输入，因此需要进行填充。使用Keras深度学习库中的pad_sequences()函数来填充可变长度的序列。
def generate_padded_sequences(input_sequences):
max_sequence_len = max([len(x) for x in input_sequences])
input_sequences = np.array(pad_sequences(input_sequences, maxlen=max_sequence_len, padding='pre'))
predictors, label = input_sequences[:,:-1], input_sequences[:, -1]
label = ku.to_categorical(label, num_classes=total_words)
return predictors, label, max_sequence_len
predictors, label, max_sequence_len = generate_padded_sequences(inp_sequences)
在循环神经网络中，激活效应在两个方向上分布，例如从输入到输出和从输出到输入，这与直接工作的神经网络不同，后者的输出d仅在一个方向上分布。这创造了一个障碍，形成了一个作为神经网络的“记忆状态”。
由于这种记忆状态既有优点也有缺点，其中之一就是梯度消失问题。在阅读许多层时，网络很难读取并调整前一层的参数。为了解决这个问题，开发了一种新型的RNN；LSTM（长短期记忆）。
def create_model(max_sequence_len, total_words):
input_len = max_sequence_len - 1
model = Sequential()
# 添加输入嵌入层
model.add(Embedding(total_words, 10, input_length=input_len))
# 添加隐藏层1 - LSTM层
model.add(LSTM(100))
model.add(Dropout(0.1))
# 添加输出层
model.add(Dense(total_words, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')
return model
model = create_model(max_sequence_len, total_words)
model.fit(predictors, label, epochs=20, verbose=5)
现在标题生成学习模型已经准备好并使用数据进行了训练，是时候根据输入名称预测标题了。首先完成输入名称，然后完成序列，然后将其传递给训练好的模型以检索预测的序列：
def generate_text(seed_text, next_words, model, max_sequence_len):
for _ in range(next_words):
token_list = tokenizer.texts_to_sequences([seed_text])[0]
token_list = pad_sequences([token_list], maxlen=max_sequence_len-1, padding='pre')
predicted = model.predict_classes(token_list, verbose=0)
output_word = ""
for word, index in tokenizer.word_index.items():
if index == predicted:
output_word = word
break
seed_text += " " + output_word
return seed_text.title()
print(generate_text("HAPPY", 5, model, max_sequence_len))
输出：《快乐的秘密》