• preprocessing.ipynb: ноутбук с кодом предварительной обработки данных и составления корпуса для обучения
• char_rnn.ipynb: код нейронной сети на основе подхода Char-RNN
• word_embeddings.ipynb: нейронная сеть, реализующая Word Embeddings
• ./data: предобработанные файлы с данными
• ./models: предобученная модель

• python 3.5
• tensorflow 1.4
• keras 2.0
• numpy
• ijson
• pymorphy2

Клонируете репозиторий, устанавливаете зависимости.

Понадобится оригинальный датасет, подготовленный Ильдар Габдрахманов ildarchegg, который нужно распаковать в ./data/ и переименовать файл lenta.json в lenta_full.json.

Запускаете char_rnn.ipynb или word_embeddings.ipynb.

Необходимо распаковать содержимое ./models/model.zip в ./models/, затем запускаем из корня python lenta_ai.py. Параметры генерации можно менять внутри скрипта.

Примеры генерируемых заголовков можно посмотреть здесь: https://lenta-ai.herokuapp.com/