Last active
March 6, 2025 20:49
-
-
Save nithyadurai87/85846373060630725dd3be4f65172752 to your computer and use it in GitHub Desktop.
01_genai_wordprediction
This file contains bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below. To review, open the file in an editor that reveals hidden Unicode characters.
Learn more about bidirectional Unicode characters
import numpy as np | |
import tensorflow as tf | |
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer | |
from tensorflow.keras.models import Sequential | |
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense | |
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences | |
x = "தமிழ்நாடு இந்தியாவின் தெற்கே அமைந்த ஒரு அழகிய மாநிலமாகும். இது பல்வேறு கலாச்சார பாரம்பரியங்களையும், செழிப்பான சாகுபடிமுறையையும் கொண்டுள்ளது. தமிழ்நாட்டின் தலைநகரமான சென்னை, தொழில்நுட்பம் மற்றும் கல்வியில் முன்னணி வகிக்கிறது. மாமல்லபுரம், தஞ்சாவூர் பெரிய கோயில் போன்ற வரலாற்று முக்கியத்துவம் வாய்ந்த இடங்கள் சுற்றுலாப் பயணிகளை ஈர்க்கின்றன. தமிழ்நாட்டின் கலை, இலக்கியம் மற்றும் இசை உலகளாவிய புகழ் பெற்றவை" | |
tokens = Tokenizer() | |
tokens.fit_on_texts([x]) | |
dictionary = tokens.word_index | |
x_n_grams = [] | |
for line in x.split('.'): | |
line_tokens = tokens.texts_to_sequences([line])[0] | |
for i in range(1, len(line_tokens)): | |
n_grams = line_tokens[:i+1] | |
x_n_grams.append(n_grams) | |
max_line_len = max([len(i) for i in x_n_grams]) | |
training_data = np.array(pad_sequences(x_n_grams, maxlen=max_line_len, padding='pre')) | |
train_X = training_data[:, :-1] | |
train_y = training_data[:, -1] | |
total_words = len(dictionary) + 1 | |
y = np.array(tf.keras.utils.to_categorical(train_y, num_classes=total_words)) | |
model = Sequential() | |
model.add(Embedding(total_words, 100, input_length=max_line_len-1)) #model.add(Bidirectional(1000, return_sequences = True)) for Stacked LSTM | |
model.add(LSTM(150)) # SimpleRNN(150) | |
model.add(Dense(total_words, activation='softmax')) | |
model.build(input_shape=(None, max_line_len-1)) | |
print(model.summary()) | |
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) | |
model.fit(train_X, y, epochs=100, verbose=1) | |
input_text = "தமிழ்நாடு" | |
predict_next_words= 3 | |
for _ in range(predict_next_words): | |
input_token = tokens.texts_to_sequences([input_text])[0] | |
input_x = pad_sequences([input_token], maxlen=max_line_len-1, padding='pre') | |
predicted = np.argmax(model.predict(input_x), axis=-1) # Greedy. tensorflow.random.categorical(input_token,num_samples=1) for sampling for beam search | |
output_word = "" | |
for word, index in tokens.word_index.items(): | |
if index == predicted: | |
output_word = word | |
break | |
input_text += " " + output_word | |
print(input_text) |
Sign up for free
to join this conversation on GitHub.
Already have an account?
Sign in to comment