我训练一个机器人用新加坡英语写作，这是它写的。
我训练一个机器人用新加坡英语写作，这是它写的。
所以最近我一直在学习关于 机器学习 的一二——人工智能最基本的形式之一。嗯，最好的学习方法就是去做。因此，我决定做一个小项目，让一个机器人(在这种情况下是我的电脑)给我写一个全新加坡式英语的故事。
机器学习是如何工作的？
在一个非常高级的解释中，机器学习是一个过程，在这个过程中，你向机器提供数据，然后通过有效的算法，机器将识别你提供给它的数据中的模式，并作为回报输出一组它认为符合数据模式的数据。它通过对原始数据集进行大量的训练迭代来实现这一点。
If only my machine has Emma’s personality
为什么是新加坡式英语？
嗯，我最初想用马来西亚英语工作(因为我实际上来自马来西亚)，因为我认为这是一种独特的克里奥尔语，我是和它一起长大的。不幸的是，我似乎找不到稳定的 Manglish 摘录或文本，所以我退而求其次——新加坡式英语(新加坡英语)嘿，够接近了！
我用了什么数据？
在网上浏览了一下，我发现有一堆以 形式出现的新加坡式英语圣经 的文本摘录，可以在这里找到。
我为什么要使用这个源？
这么说吧，这是我发现的第一个至少有足够数据(文本)的来源，而且恰好是一种可用的格式。所以，如果这个故事有很多圣经术语，不要感到惊讶，因为这是我使用的数据。
还有……最后:故事
经过一些格式化，这里是使用机器学习产生的输出故事的一些部分:
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结论
这台机器实际上比我预期的要好。
机器学习最关键的部分是你喂给它的数据。更多的数据=更准确的预测。
由于我只能从《新加坡英语圣经》的稀疏章节中为模型提供大约 12k 个单词(好结果的典型范围是大约 200k 个单词或更多)，它产生的故事非常随机，有时难以理解。
然而，机器设法学习了相当多，并认识到一些术语被用作疑问句助手，因此打上了问号“背后。例如像 anot 、 leh 等词。
它还学会了区分新加坡英语的术语，并能在一定程度上指出哪些术语是形容词、动词或助词。
当然，如果我给机器输入更多的数据，它只会变得更聪明。
因此，我的下一步将是在互联网上搜索更多的新加坡英语文本，摘录，抄本和对话，以实现它到模型中。
代码
我写这篇博文是为了激发我的同行对机器学习及其各种应用的兴趣。我仍然处于我自己的机器学习之旅的最开始，还没有达到创建自己的机器学习模型的水平。
对于这个项目，我使用了 Sung Kim(在 HKUST 教授计算机科学的教授)的模型，该模型使用了谷歌的神经网络 TensorFlow 。你可以认为神经网络是计算机的系统大脑，一群神经元在节点中连接在一起处理和学习信息。
我把代码分支到我的 Github 上，调整代码和文件，让我的机器学习如何写新加坡式英语。如果你对代码如何工作感兴趣，你可以在这里查看。
