NLP教程：教你如何自动生成对联

摘要：本项目使用网络上收集的对联数据集地址作为训练数据，运用注意力机制网络完成了根据上联对下联的任务。这种方式在一定程度上降低了输出对位置的敏感性。而机制正是为了弥补这一缺陷而设计的。该类中有两个方法，分别在训练和预测时应用。

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桃符早易朱红纸，杨柳轻摇翡翠群       ——FlyAI Couplets

体验对对联Demo: https://www.flyai.com/couplets

循环神经网络最重要的特点就是可以将序列作为输入和输出，而对联的上联和下联都是典型的序列文字，那么，能否使用神经网络进行对对联呢？答案是肯定的。本项目使用网络上收集的对联数据集地址作为训练数据，运用Seq2Seq + 注意力机制网络完成了根据上联对下联的任务。

数据处理

Seq2Seq + Attention 模型解读

模型代码实现

训练神经网络

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数据处理

创建词向量字典和词袋字典

在原始数据集中，对联中每个汉字使用空格进行分割，格式如下所示：

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​    室 内 崇 兰 映 日,林 间 修 竹 当 风
​    翠 岸 青 荷 ， 琴 曲 潇 潇 情 辗 转,寒 山 古 月 ， 风 声 瑟 瑟 意 彷 徨

由于每个汉字表示一个单一的词，因此不需要对原始数据进行分词。在获取原始数据之后，需要创建两个字典，分别是字到词向量的字典和字到词袋的字典，这样做是为了将词向量输入到网络中，而输出处使用词袋进行分类。在词袋模型中，添加三个关键字 " “ ", " ” " 和 " ~ " ，分别代表输入输出的起始，结束和空白处的补零，其关键字分别为1，2，0。

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class Processor(Base): ## Processor是进行数据处理的类
    def __init__(self):
        super(Processor, self).__init__()    
        embedding_path = os.path.join(DATA_PATH, "embedding.json") ##加载词向量字典
        words_list_path = os.path.join(DATA_PATH, "words.json") ## 加载词袋列表
        with open(embedding_path, encoding="utf-8") as f:
            self.vocab = json.loads(f.read())
        with open(words_list_path, encoding="utf-8") as f:
            word_list = json.loads(f.read())
            self.word2ix = {w:i for i,w in enumerate(word_list, start = 3)}
            self.word2ix["“"] = 1 ##句子开头为1
            self.word2ix["”"] = 2 ##句子结尾为2
            self.word2ix["~"] = 0 ##padding的内容为0
            self.ix2word = {i:w for w,i in self.word2ix.items()}
               self.max_sts_len = 40 ##最大序列长度

对上联进行词向量编码

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def input_x(self, upper): ##upper为输入的上联
        word_list = []
        #review = upper.strip().split(" ")
        review = ["“"] + upper.strip().split(" ") + ["”"] ##开头加符号1，结束加符号2
        for word in review:                        
            embedding_vector = self.vocab.get(word)
            if embedding_vector is not None:
                if len(embedding_vector) == 200:
                # 给出现在编码词典中的词汇编码
                    embedding_vector = list(map(lambda x: float(x),embedding_vector)) ## convert element type from str to float in the list
                    word_list.append(embedding_vector)   
        
        if len(word_list) >= self.max_sts_len:
            word_list = word_list[:self.max_sts_len]
            origanal_len = self.max_sts_len
        else:
            origanal_len = len(word_list)
            for i in range(len(word_list), self.max_sts_len):
                word_list.append([0 for j in range(200)]) ## 词向量维度为200
        word_list.append([origanal_len for j in range(200)]) ## 最后一行元素为句子实际长度
        word_list = np.stack(word_list)                
        return word_list

对真实下联进行词袋编码

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def input_y(self, lower):
        word_list = [1] ##开头加起始符号1
        for word in lower:
            word_idx = self.word2ix.get(word)
            if word_idx is not None:
                word_list.append(word_idx)
                
        word_list.append(2) ##结束加终止符号2
        origanal_len = len(word_list)
        if len(word_list) >= self.max_sts_len:
            origanal_len = self.max_sts_len
            word_list = word_list[:self.max_sts_len]
        else:
            origanal_len = len(word_list)
            for i in range(len(word_list), self.max_sts_len):
                word_list.append(0) ## 不够长度则补0  
        word_list.append(origanal_len) ##最后一个元素为句子长度
        return word_list

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Seq2Seq + Attention 模型解读

Seq2Seq 模型可以被认为是一种由编码器和解码器组成的翻译器，其结构如下图所示:
编码器(Encoder)和解码器(Decoder)通常使用RNN构成，为提高效果，RNN通常使用LSTM或RNN，在上图中的RNN即是使用LSTM。Encoder将输入翻译为中间状态C，而Decoder将中间状态翻译为输出。序列中每一个时刻的输出由的隐含层状态，前一个时刻的输出值及中间状态C共同决定。

Attention 机制

在早先的Seq2Seq模型中，中间状态C仅由最终的隐层决定，也就是说，源输入中的每个单词对C的重要性是一样的。这种方式在一定程度上降低了输出对位置的敏感性。而Attention机制正是为了弥补这一缺陷而设计的。在Attention机制中，中间状态C具有了位置信息，即每个位置的C都不相同，第i个位置的C由下面的公式决定：

公式中，Ci代表第i个位置的中间状态C，Lx代表输入序列的全部长度，hj是第j个位置的Encoder隐层输出，而aij为第i个C与第j个h之间的权重。通过这种方式，对于每个位置的源输入就产生了不同的C，也就是实现了对不同位置单词的‘注意力’。权重aij有很多的计算方式，本项目中使用使用小型神经网络进行映射的方式产生aij。

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模型代码实现

Encoder

Encoder的结构非常简单，是一个简单的RNN单元，由于本项目中输入数据是已经编码好的词向量，因此不需要使用nn.Embedding() 对input进行编码。

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class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self, embedding_dim, hidden_dim, num_layers=2, dropout=0.2):
        super().__init__()
        self.embedding_dim = embedding_dim #词向量维度，本项目中是200维
        self.hidden_dim = hidden_dim #RNN隐层维度
        self.num_layers = num_layers #RNN层数
        self.dropout = dropout  #dropout
        self.rnn = nn.GRU(embedding_dim, hidden_dim,
                          num_layers=num_layers, dropout=dropout)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout) #dropout层
    def forward(self, input_seqs, input_lengths, hidden=None):
        # src = [sent len, batch size]
        embedded = self.dropout(input_seqs)
        # embedded = [sent len, batch size, emb dim]
        packed = torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(embedded, input_lengths) #将输入转换成torch中的pack格式，使得RNN输入的是真实长度的句子而非padding后的
        #outputs, hidden = self.rnn(packed, hidden)
        outputs, hidden = self.rnn(packed)
        outputs, output_lengths = torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence(outputs)
        # outputs, hidden = self.rnn(embedded, hidden)
        # outputs = [sent len, batch size, hid dim * n directions]
        # hidden = [n layers, batch size, hid dim]
        # outputs are always from the last layer
        return outputs, hidden

Attentation机制

Attentation权重的计算方式主要有三种，本项目中使用concatenate的方式进行注意力权重的运算。代码实现如下：

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class Attention(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_dim):
        super(Attention, self).__init__()
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.attn = nn.Linear(self.hidden_dim * 2, hidden_dim)
        self.v = nn.Parameter(torch.rand(hidden_dim))
        self.v.data.normal_(mean=0, std=1. / np.sqrt(self.v.size(0)))
    def forward(self, hidden, encoder_outputs):
        #  encoder_outputs:(seq_len, batch_size, hidden_size)
        #  hidden:(num_layers * num_directions, batch_size, hidden_size)
        max_len = encoder_outputs.size(0)
        h = hidden[-1].repeat(max_len, 1, 1)
        # (seq_len, batch_size, hidden_size)
        attn_energies = self.score(h, encoder_outputs)  # compute attention score
        return F.softmax(attn_energies, dim=1)  # normalize with softmax
    def score(self, hidden, encoder_outputs):
        # (seq_len, batch_size, 2*hidden_size)-> (seq_len, batch_size, hidden_size)
        energy = torch.tanh(self.attn(torch.cat([hidden, encoder_outputs], 2)))
        energy = energy.permute(1, 2, 0)  # (batch_size, hidden_size, seq_len)
        v = self.v.repeat(encoder_outputs.size(1), 1).unsqueeze(1)  # (batch_size, 1, hidden_size)
        energy = torch.bmm(v, energy)  # (batch_size, 1, seq_len)
        return energy.squeeze(1)  # (batch_size, seq_len)

Decoder

Decoder同样是一个RNN网络，它的输入有三个，分别是句子初始值，hidden tensor 和Encoder的output tensor。在本项目中句子的初始值为‘“’代表的数字1。由于初始值tensor使用的是词袋编码，需要将词袋索引也映射到词向量维度，这样才能与其他tensor合并。完整的Decoder代码如下所示：

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class Decoder(nn.Module):
    def __init__(self, output_dim, embedding_dim, hidden_dim, num_layers=2, dropout=0.2):
        super().__init__()
        self.embedding_dim = embedding_dim ##编码维度
        self.hid_dim = hidden_dim ##RNN隐层单元数
        self.output_dim = output_dim ##词袋大小
        self.num_layers = num_layers ##RNN层数
        self.dropout = dropout
        self.embedding = nn.Embedding(output_dim, embedding_dim)
        self.attention = Attention(hidden_dim)
        self.rnn = nn.GRU(embedding_dim + hidden_dim, hidden_dim,
                          num_layers=num_layers, dropout=dropout)
        self.out = nn.Linear(embedding_dim + hidden_dim * 2, output_dim)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
    def forward(self, input, hidden, encoder_outputs):
        # input = [bsz]
        # hidden = [n layers * n directions, batch size, hid dim]
        # encoder_outputs = [sent len, batch size, hid dim * n directions]
        input = input.unsqueeze(0)
        # input = [1, bsz]
        embedded = self.dropout(self.embedding(input))
        # embedded = [1, bsz, emb dim]
        attn_weight = self.attention(hidden, encoder_outputs)
        # (batch_size, seq_len)
        context = attn_weight.unsqueeze(1).bmm(encoder_outputs.transpose(0, 1)).transpose(0, 1)
        # (batch_size, 1, hidden_dim * n_directions)
        # (1, batch_size, hidden_dim * n_directions)
        emb_con = torch.cat((embedded, context), dim=2)
        # emb_con = [1, bsz, emb dim + hid dim]
        _, hidden = self.rnn(emb_con, hidden)
        # outputs = [sent len, batch size, hid dim * n directions]
        # hidden = [n layers * n directions, batch size, hid dim]
        output = torch.cat((embedded.squeeze(0), hidden[-1], context.squeeze(0)), dim=1)
        output = F.log_softmax(self.out(output), 1)
        # outputs = [sent len, batch size, vocab_size]
        return output, hidden, attn_weight

在此之上，定义一个完整的Seq2Seq类，将Encoder和Decoder结合起来。在该类中，有一个叫做teacher_forcing_ratio的参数，作用为在训练过程中强制使得网络模型的输出在一定概率下更改为ground truth，这样在反向传播时有利于模型的收敛。该类中有两个方法，分别在训练和预测时应用。Seq2Seq类名称为Net，代码如下所示：

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class Net(nn.Module):
    def __init__(self, encoder, decoder, device, teacher_forcing_ratio=0.5):
        super().__init__()
        self.encoder = encoder.to(device)
        self.decoder = decoder.to(device)
        self.device = device
        self.teacher_forcing_ratio = teacher_forcing_ratio
    def forward(self, src_seqs, src_lengths, trg_seqs):
        # src_seqs = [sent len, batch size]
        # trg_seqs = [sent len, batch size]
        batch_size = src_seqs.shape[1]
        max_len = trg_seqs.shape[0]
        trg_vocab_size = self.decoder.output_dim
        # tensor to store decoder outputs
        outputs = torch.zeros(max_len, batch_size, trg_vocab_size).to(self.device)
        # hidden used as the initial hidden state of the decoder
        # encoder_outputs used to compute context
        encoder_outputs, hidden = self.encoder(src_seqs, src_lengths)
        # first input to the decoder is the  tokens
        output = trg_seqs[0, :]
        for t in range(1, max_len): # skip sos
            output, hidden, _ = self.decoder(output, hidden, encoder_outputs)
            outputs[t] = output
            teacher_force = random.random() < self.teacher_forcing_ratio
            output = (trg_seqs[t] if teacher_force else output.max(1)[1])
        return outputs
    def predict(self, src_seqs, src_lengths, max_trg_len=30, start_ix=1):
        max_src_len = src_seqs.shape[0]
        batch_size = src_seqs.shape[1]
        trg_vocab_size = self.decoder.output_dim
        outputs = torch.zeros(max_trg_len, batch_size, trg_vocab_size).to(self.device)
        encoder_outputs, hidden = self.encoder(src_seqs, src_lengths)
        output = torch.LongTensor([start_ix] * batch_size).to(self.device)
        attn_weights = torch.zeros((max_trg_len, batch_size, max_src_len))
        for t in range(1, max_trg_len):
            output, hidden, attn_weight = self.decoder(output, hidden, encoder_outputs)
            outputs[t] = output
            output = output.max(1)[1]
            #attn_weights[t] = attn_weight
        return outputs, attn_weights

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训练神经网络

训练过程包括定义损失函数，优化器，数据处理，梯队下降等过程。由于网络中tensor型状为(sentence len, batch, embedding), 而加载的数据形状为(batch, sentence len, embedding)，因此有些地方需要进行转置。

定义网络，辅助类等代码如下所示：

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# 数据获取辅助类
data = Dataset()
en=Encoder(200,64) ##词向量维度200，rnn隐单元64
de=Decoder(9133,200,64) ##词袋大小9133，词向量维度200，rnn隐单元64
network = Net(en,de,device) ##定义Seq2Seq实例
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() ##使用交叉熵损失函数
optimizer = Adam(network.parameters()) ##使用Adam优化器
model = Model(data)

训练过程如下所示：

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lowest_loss = 10
# 得到训练和测试的数据
for epoch in range(args.EPOCHS):
    network.train()
    
    # 得到训练和测试的数据
    x_train, y_train, x_test, y_test = data.next_batch(args.BATCH)  # 读取数据; shape:(sen_len,batch,embedding)
    #x_train shape: (batch,sen_len,embed_dim)
    #y_train shape: (batch,sen_len)
    batch_len = y_train.shape[0]
    #input_lengths = [30 for i in range(batch_len)] ## batch内每个句子的长度
    input_lengths = x_train[:,-1,0]
    input_lengths = input_lengths.tolist()
    #input_lengths = list(map(lambda x: int(x),input_lengths))
    input_lengths = [int(x) for x in input_lengths]
    y_lengths = y_train[:,-1]
    y_lengths = y_lengths.tolist()
    
    x_train = x_train[:,:-1,:] ## 除去长度信息
    x_train = torch.from_numpy(x_train) #shape:(batch,sen_len,embedding)
    x_train = x_train.float().to(device) 
    y_train = y_train[:,:-1] ## 除去长度信息
    y_train = torch.from_numpy(y_train) #shape:(batch,sen_len)
    y_train = torch.LongTensor(y_train)
    y_train = y_train.to(device) 
    seq_pairs = sorted(zip(x_train.contiguous(), y_train.contiguous(),input_lengths), key=lambda x: x[2], reverse=True)
    #input_lengths = sorted(input_lengths, key=lambda x: input_lengths, reverse=True)
    x_train, y_train,input_lengths = zip(*seq_pairs)
    x_train = torch.stack(x_train,dim=0).permute(1,0,2).contiguous()
    y_train = torch.stack(y_train,dim=0).permute(1,0).contiguous()
    outputs = network(x_train,input_lengths,y_train)
    
    #_, prediction = torch.max(outputs.data, 2)
        
    optimizer.zero_grad()
    outputs = outputs.float()
    # calculate the loss according to labels
    loss = loss_fn(outputs.view(-1, outputs.shape[2]), y_train.view(-1))
    # backward transmit loss
    loss.backward()
    # adjust parameters using Adam
    optimizer.step()
    print(loss)
    # 若测试准确率高于当前最高准确率，则保存模型
    if loss < lowest_loss:
        lowest_loss = loss
        model.save_model(network, MODEL_PATH, overwrite=True)
        print("step %d, best lowest_loss %g" % (epoch, lowest_loss))
    print(str(epoch) + "/" + str(args.EPOCHS))

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小结

通过使用Seq2Seq + Attention模型，我们完成了使用神经网络对对联的任务。经过十余个周期的训练后，神经网络将会对出与上联字数相同的下联，但是，若要对出工整的对联，还需训练更多的周期，读者也可以尝试其他的方法来提高对仗的工整性。

体验对对联Demo: https://www.flyai.com/couplets

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