RNN을 이용한 텍스트 생성

# 데이터 전처리 from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences import numpy as np from tensorflow.keras.utils import to_categorical text="""경마장에 있는 말이 뛰고 있다\n 그의 말이 법이다\n 가는 말이 고와야 오는 말이 곱다\n""" t = Tokenizer() t.fit_on_texts([text]) vocab_size = len(t.word_index) + 1 # 케라스 토크나이저의 정수 인코딩은 인덱스가 1부터 시작하지만, # 케라스 원-핫 인코딩에서 배열의 인덱스가 0부터 시작하기 때문에 # 배열의 크기를 실제 단어 집합의 크기보다 +1로 생성해야하므로 미리 +1 선언 print('단어 집합의 크기 : %d' % vocab_size) se...