這篇文章給大家介紹如何用Python寫個(gè)會(huì)做詩(shī)的機(jī)器人，內(nèi)容非常詳細(xì)，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對(duì)大家能有所幫助。

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1.原理介紹

首先，讓機(jī)器自動(dòng)做詩(shī)，就需要運(yùn)用自然語(yǔ)言處理的手段，讓機(jī)器能夠?qū)W會(huì)理解“詩(shī)句”，進(jìn)而做出我們需要的詩(shī)句。如何讓機(jī)器“理解”詩(shī)句呢?我們用到了深度學(xué)習(xí)中的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)。有點(diǎn)暈，不要急，我們后面會(huì)用白話給大家解釋。

LSTM是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的一種變形，RNN能夠很好的解決自然語(yǔ)言處理的任務(wù)，但是對(duì)于長(zhǎng)依賴的句子表現(xiàn)卻不是很好，例如：

上面的例子中后面使用“was”還是“were”取決于前面的單復(fù)數(shù)形式，但是由于“was”距離“dog”距離過(guò)長(zhǎng)，所以RNN并不能夠很好的解決這個(gè)問(wèn)題。

為了解決上述的問(wèn)題，便引入了LSTM，為了更加直觀的解釋，我這里引入一個(gè)不是很恰當(dāng)?shù)睦?

比如我們正在看一場(chǎng)電影，我們能夠通過(guò)鏡頭的切換來(lái)了解故事的進(jìn)展。而且隨著故事的發(fā)展，我們會(huì)知道某些主角的性格，年齡，喜好等等，這些都不會(huì)隨著鏡頭的切換而立馬被忘掉，這些就是長(zhǎng)期記憶，而當(dāng)故事發(fā)生在某個(gè)特定的場(chǎng)景下，比如下面喜洋洋的這張圖：

通過(guò)我們對(duì)于這部動(dòng)漫的長(zhǎng)期記憶，我們知道這是喜洋洋在思考，而在這個(gè)鏡頭中，我們利用到了長(zhǎng)期記憶中關(guān)于“喜洋洋思考動(dòng)作”的記憶，而在該鏡頭下需要被用到的長(zhǎng)期記憶就被稱為“工作記憶”。

2.白話解釋LSTM

那么LSTM是如何工作的呢?

1).首先得讓LSTM學(xué)會(huì)遺忘

比如，當(dāng)一個(gè)鏡頭結(jié)束后，LSTM應(yīng)該忘記該鏡頭的位置，時(shí)間，或者說(shuō)忘記該鏡頭的所有信息。但是如果發(fā)生某一演員領(lǐng)了盒飯的事情，那么LSTM就應(yīng)該記住這個(gè)人已經(jīng)領(lǐng)盒飯了，這也跟我們觀看影片一樣，我們會(huì)選擇忘記一些記憶，而保留我們需要的記憶。所以LSTM應(yīng)該有能力知道當(dāng)有新的鏡頭輸入時(shí)，什么該記住，什么該忘記。

2).其次是添加保留機(jī)制

當(dāng)LSTM輸入新的鏡頭信息時(shí)，LSTM應(yīng)該去學(xué)習(xí)什么樣的信息值得使用和保存。然后是根據(jù)前面的兩條，當(dāng)有新的鏡頭輸入時(shí)，LSTM會(huì)遺忘那些不需要的長(zhǎng)期記憶，然后學(xué)習(xí)輸入鏡頭中哪些值得使用，并將這些保存到長(zhǎng)期記憶當(dāng)中。

3).***是需要知道長(zhǎng)期記憶的哪些點(diǎn)要被立即使用

比如，我們看到影片當(dāng)中有個(gè)人在寫東西，那么我們可能會(huì)調(diào)用年齡這個(gè)長(zhǎng)期記憶(小學(xué)生可能在寫作業(yè)，而大人可能再寫文案)，但是年齡信息跟當(dāng)前的場(chǎng)景可能不相關(guān)。

4).因此LSTM只是學(xué)習(xí)它需要關(guān)注的部分，而不是一次使用所有的記憶。因此LSTM能夠很好的解決上述的問(wèn)題。下圖是對(duì)于LSTM的一個(gè)很形象的展示：

3.實(shí)戰(zhàn)機(jī)器人

下面便是實(shí)戰(zhàn)的環(huán)節(jié)，雖然LSTM效果非常出色，但是仍舊需要對(duì)于數(shù)據(jù)的預(yù)處理工作，LSTM需要將每個(gè)詩(shī)句處理成相同的長(zhǎng)度，而且需要將漢字轉(zhuǎn)換成為數(shù)字形式。那么如何進(jìn)行預(yù)處理呢，主要分為3步  :

• 讀入數(shù)據(jù)，我們收集了眾多的詩(shī)詞數(shù)據(jù)

• 統(tǒng)計(jì)每一個(gè)字出現(xiàn)的次數(shù)，同時(shí)以其出現(xiàn)的次數(shù)作為每個(gè)漢字的id。

• 在產(chǎn)生批量數(shù)據(jù)的時(shí)候，我們需要將每一個(gè)詩(shī)句的長(zhǎng)度都統(tǒng)一到同樣的長(zhǎng)度，因此，對(duì)于長(zhǎng)度不夠的句子，我們會(huì)以“*”進(jìn)行填充

• 所以在***的效果展示的時(shí)候，可能在詩(shī)句中出現(xiàn)“*”的字樣。數(shù)據(jù)預(yù)處理的部分代碼如下圖所示：

上述的代碼中主要完成了下面幾步:

1).首先是讀入數(shù)據(jù)，并將句長(zhǎng)大于100的進(jìn)行縮減，刪掉100個(gè)字符后面的部分。

2).然后在每個(gè)句子的開頭和結(jié)尾加入‘^’和‘$’作為句子的標(biāo)志。對(duì)于句長(zhǎng)小于MIN_LENGTH的直接刪除

3).***將處理好的詩(shī)句，進(jìn)行字?jǐn)?shù)的統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)每個(gè)字出現(xiàn)的次數(shù)，并按照出現(xiàn)的次數(shù)作為每個(gè)漢字的id。

對(duì)于數(shù)據(jù)預(yù)處理部分的代碼，我都進(jìn)行了注釋，方便大家進(jìn)行理解，對(duì)于我們對(duì)于數(shù)據(jù)處理，以及python語(yǔ)句的理解都有極大的幫助。

模型的訓(xùn)練，需要確保電腦中已經(jīng)配置了tensorflow和numpy庫(kù)。當(dāng)模型訓(xùn)練完成后，我們可以直接對(duì)于模型進(jìn)行調(diào)用，嵌入到我們的聊天機(jī)器人程序中，來(lái)實(shí)現(xiàn)我們的聊天機(jī)器人(對(duì)于聊天機(jī)器人的介紹，可以參照文末歷史文章)。

下面是部分代碼的展示：

4. 效果展示

說(shuō)了這么多，我們來(lái)看一些訓(xùn)練完的機(jī)器人作詩(shī)的效果

在圖A中展示了做詩(shī)機(jī)器人效果，機(jī)器人輸出“請(qǐng)輸入藏頭詩(shī)提示：”，當(dāng)我們輸入藏頭詩(shī)提示時(shí)，機(jī)器人便會(huì)做出符合我們要求的藏頭詩(shī)。

在圖B中展示了有“*”字符存在的情況，當(dāng)然由于中華文化的博大精深，也受制于訓(xùn)練資料的限制，當(dāng)我們的藏頭詩(shī)提示中存在沒(méi)有在訓(xùn)練資料里出現(xiàn)的字符時(shí)，機(jī)器人便會(huì)提示該字符不在字典中，

在如圖C中紅色標(biāo)識(shí)出來(lái)的部分，會(huì)處理異常的情況，提示不在字典中!

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分享名稱：如何用Python寫個(gè)會(huì)做詩(shī)的機(jī)器人
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