04模型驗證

對nlp領域的模型驗證，我們通常會采用到BLEU，對于這個函數前面有進行簡要說明

終端執行

python scripts/04_model_evaluation.py

代碼架構核心設計說明

腳本運行架構

評估指標體系：困惑度 (Perplexity)：衡量模型對語言的預測能力，越低表示預測越準確BLEU 分數：評估生成文本與參考文本的 n-gram 匹配度生成多樣性：包括唯一生成比例和詞匯多樣性，避免模型生成重復內容語義連貫性：基于相鄰句子詞匯重疊的簡單語義評估
評估流程控制：
    資源統一加載：模型、分詞器、配置、測試數據多維度評估：從多個角度全面衡量模型性能結果可視化：將評估指標轉化為圖表便于理解報告生成：自動生成 Markdown 格式評估報告生成策略支持：溫度采樣 (temperature)：控制生成隨機性Top-k 采樣：限制候選詞范圍，提升生成質量種子文本生成：基于不同主題生成樣本
工程化設計：模塊化方法：每個評估指標獨立成方法，便于維護結果持久化：保存評估結果、圖表和報告錯誤處理：各方法包含異常處理邏輯

# 歌詞生成模型評估系統架構

# 1. 核心評估類：LyricModelEvaluator

class LyricModelEvaluator:

成員變量:

- model_path: 模型文件路徑

- model: 加載的Keras模型

- tokenizer: 分詞器

- config: 模型配置

- test_texts: 測試文本數據

# 初始化與資源加載

方法 __init__(model_path):

設置模型路徑

調用load_resources()加載模型、分詞器、配置和測試數據

方法 load_resources():

加載Keras模型

加載分詞器(pickle)

加載配置文件(json)

加載測試數據(npy)

# 核心評估指標計算

方法 calculate_perplexity(texts, max_samples):

計算模型困惑度(perplexity)

限制樣本數量以優化計算

對每個序列計算對數概率并求平均

返回困惑度值

方法 generate_sample_lyrics(seed_text, max_length, temperature, top_k):

基于種子文本生成歌詞

使用模型預測下一個詞

支持溫度采樣和Top-k采樣策略

返回生成的歌詞文本

方法 calculate_bleu_scores(num_samples):

計算BLEU-1/2/4分數

從測試文本中隨機采樣

用前半部分生成、后半部分作為參考

返回BLEU分數均值和標準差

方法 analyze_generation_diversity(num_generations, seed_texts):

分析生成多樣性

使用不同種子和溫度生成歌詞

計算唯一生成比例和詞匯多樣性

返回多樣性指標和所有生成樣本

方法 evaluate_semantic_coherence(generations):

評估語義連貫性(簡化版)

基于相鄰句子的詞匯重疊率

返回平均連貫性分數

# 結果展示與報告生成

方法 generate_evaluation_samples(num_samples):

生成評估用的樣本歌詞

使用不同種子和溫度參數

返回生成樣本列表

方法 plot_evaluation_results(results):

可視化評估結果

繪制BLEU分數、多樣性等指標圖表

保存并顯示圖表

方法 generate_evaluation_report(results):

生成Markdown格式評估報告

匯總所有評估指標和生成樣本

保存報告到文件

方法 run_full_evaluation():

執行完整評估流程

計算困惑度、BLEU、多樣性等指標

生成樣本和可視化結果

保存結果和報告

返回評估結果字典

# 2. 程序入口

if __name__ == "__main__":

創建日志目錄

初始化LyricModelEvaluator實例

調用run_full_evaluation()執行評估

打印完成信息及結果文件路徑

進行驗證

相關tensorboard在‘03模型構建’中有做說明，便不再贅述，進入logs目錄

tensorboard --logdir="C:\Users\user\Desktop\nlp\logs\tensorboard\train"

生成驗證數據

05運行推理

終端執行

python scripts/05_gradio_app.py

代碼架構核心設計說明

腳本運行架構

模塊化分層設計：模型層：負責加載和使用深度學習模型生成歌詞處理層：包含文本預處理、后處理和參數調整邏輯界面層：使用 Gradio 構建交互式 Web 界面歷史層：記錄生成歷史和參數，便于追溯
生成算法核心：增量生成：基于種子文本逐步預測下一個詞
可調采樣策略：溫度參數（temperature）控制隨機性（低→保守，高→創意）Top-k 采樣限制候選詞范圍，提升生成質量停止機制：遇到 padding token 或達到最大長度時終止
用戶交互優化：預設模式：提供 "保守創作" 到 "自由創作" 的預設參數組合實時反饋：顯示生成參數和時間信息多樣本生成：支持同時生成多個版本歌詞結果格式化：自動添加標點和換行，提升可讀性
工程化設計：資源檢查：啟動時驗證模型和配置文件存在性異常處理：捕獲加載和生成過程中的異常歷史記錄：保存生成參數和結果到 JSON 文件性能優化：限制生成長度和樣本數量，適配資源約束

# AI歌詞生成應用架構（Gradio界面版）

# 1. 核心應用類：LyricGeneratorApp

class LyricGeneratorApp:

成員變量:

- model_path: 模型文件路徑

- model: 加載的Keras模型

- tokenizer: 分詞器

- config: 模型配置

- seq_len: 模型輸入序列長度

- generation_history: 生成歷史記錄

# 初始化與資源加載

方法 __init__(model_path):

設置模型路徑

調用load_model_and_resources()加載模型、分詞器、配置

初始化生成歷史記錄

方法 load_model_and_resources():

加載Keras模型文件

從pickle文件加載分詞器

從json文件加載配置

提取模型輸入序列長度

處理加載過程中的異常

# 文本處理模塊

方法 preprocess_seed_text(seed_text):

清理輸入文本（移除特殊字符）

使用jieba分詞

返回分詞后的tokens列表

方法 postprocess_generated_text(text):

清理重復詞語

調用add_punctuation_and_breaks添加標點和換行

返回格式化后的文本

方法 add_punctuation_and_breaks(text):

按詞數添加逗號/句號

按詞數添加換行

返回格式化后的文本

# 歌詞生成核心模塊

方法 generate_lyrics(seed_text, max_length, temperature, top_k, num_samples):

預處理種子文本

對每個樣本執行：

將種子文本轉換為token序列

循環生成max_length步：

填充序列到模型要求的長度

使用模型預測下一個詞的概率分布

應用溫度參數調整概率分布

使用Top-k采樣選擇下一個詞

停止條件：遇到padding token或達到最大長度

將生成的token序列轉換為文本

返回生成的歌詞列表

# 歷史記錄模塊

方法 save_generation_history(seed_text, parameters, generated_text):

構建歷史記錄條目（時間戳、參數、結果）

添加到內存中的歷史記錄

保存到json文件

# 界面構建模塊

方法 create_gradio_interface():

創建Gradio界面實例

添加標題和說明Markdown

定義輸入區域：

種子文本輸入框

創作模式下拉菜單

高級參數滑塊（最大長度、溫度、Top-k、樣本數）

定義輸出區域：

生成歌詞文本框

生成信息文本框

綁定事件：

創作模式改變時更新參數滑塊

點擊生成按鈕時調用generate_and_display

添加示例輸入

添加頁腳說明

返回界面實例

方法 generate_and_display(seed_text, max_length, temperature, top_k, num_samples):

驗證和調整參數

調用generate_lyrics生成歌詞

格式化輸出結果

保存生成歷史

返回生成結果和參數信息

# 應用啟動模塊

方法 launch_app(share, debug, server_port):

檢查模型是否加載

創建Gradio界面

啟動界面服務

# 2. 程序入口

def main():

檢查必要文件是否存在（模型、分詞器、配置）

若文件缺失，提示用戶先運行數據預處理和模型訓練腳本

否則：

創建LyricGeneratorApp實例

啟動應用（設置端口、共享選項等）

處理鍵盤中斷和異常

# 3. 交互流程概覽

用戶輸入種子文本 → 預處理 → 模型生成歌詞 → 后處理格式化 → 顯示結果 → 保存歷史記錄

運行應用網站

注意，要在瀏覽器輸入：http://localhost:7860

演示效果（圖片、視頻）

項目展望

現階段，項目的架構流程已經跑通，接下來重點要做的是模型調優，以及優化前段展示等工作，希望基于本項目，可以帶動大家學習人工智能NLP領域的興趣和積極性，一起完善、共建這個項目，開發一個app來實現個性化的歌詞生成！