Python自然语言处理 课件 11-2-机器写作

机器翻译与写作Python自然语言处理第十一章CONTENT目录

01机器翻译02机器写作课前回顾机器翻译的意义经典的神经网络机器翻译模型机器翻译译文质量评价机器翻译面临的挑战02机器写作什么是机器写作写作艺术当代写作什么是机器写作智能计算感知智能认知智能人工智能三个阶段什么是机器写作比如：Giiso(智搜)研发的写作机器人：能够完成日常新闻和文章的创作，既减少了记者的工作量，又能提高新闻的实效性；由于美国现任总统特朗普发表的推文比较有个性，于是有些好事者就利用深度学习和神经网络技术，来训练特朗普的推文内容，创作出了内容和风格能以假乱真的特朗普“新”推文。机器写作：告诉计算机人类的写作意图，计算机便可以根据你的想法完成你需要的写作内容，得到一篇行文并茂、语言流畅、内容充实的文章。现有的“机器写作”还只能运用于短文本和规范格式的文体。什么是机器写作在”机器写作“的定位上，倾向于机器辅助写作，即通过计算机对海量数据的分析后整理出写作材料，写作人员从这些写作资源中得到一定的启发后能更好的完成作品。02机器写作什么是机器写作写作艺术当代写作写作艺术01-机器写诗02-AI对联机器写诗旧体诗的自动创作主要写作目标是四字绝句和押韵诗。每个句子必须包含七个或五个字。第一、第二和第四句最后一个字必须押韵且不能重复。同时，还必须满足平仄的要求。整首诗也必须在上下文上连贯。唐诗中的押韵现象示例机器写诗旧体诗的自动创作在深度学习的推动下，诗歌生成任务得到了极大的改善，并且出现了不同的深度神经网络模型，如记忆增强神经网络模型。该模型利用循环神经网络和注意力机制相结合作为神经网络的一部分，记忆部分直接利用输入和输出之间的关系去记录一些不是或无法学习的信息。唐诗中的押韵现象示例机器写诗新诗的自动创作小冰学习了很多对话文本，从而学会了和人类聊天、调侃等，非常风趣。除此之外，科研人员还指导小冰学习了数百位中国近代的诗人作品，给予了小冰创作新诗的能力。从技术层面来看，新诗因为语言更加通俗，所以要求表达思路连贯、意境一致，否则将不符合人类的审美。因此，新诗看似规则少，其实隐式的要求较多，导致新诗限制更多、难度更大。机器写诗机器写诗的未来整个诗歌生成技术的发展，从早期的提取到今天的创作，从早期的粗陋到今天的细腻，整个过程和结果是令人兴奋的。缺点：缺乏内容的艺术概念或诗的灵魂。对于模型和算法，定量评估指标尤其重要。目前，一般是以设定角度来进行打分。但是，缺乏量化指标限制了模型方法，使利用迭代模型自动改进很不方便。AI对联对联对联，又叫对子或楹联，是中国独有的一种传统文化。在节假日中，人们可以通过对联来抒发个人对美好生活的向往和倾注的情感。对联和其他文学体裁最大不同之处在于用字的要求非常高，所以导致从古至今能写出优秀对联的人寥寥无几AI对联腾讯的智能春联AI，它只需要客户给出一个词组，这个词组可以是名字或者其他含义的词，就能自动生成一副藏头春联。微软亚洲的微软对联，当用户给出上联后，它能够自动生成下联；也可以根据所给内容将对联装裱为一副图片，甚至还可以输入客户和别人的名字后在上下联中生成一副含有名字的对联。AI对联产品：AI对联对联机器人虽然已经非常智能，但是和人类相比，对联无论在通顺度还是用字上面，或者说整体的逻辑性上，还是存在一定的差距的,如下图，人类下联为“八分财报进门庭”。对联机器人输出的下联“平安二字无十春”，可以看到对联机器人这句话的整体语义是不符合逻辑的。导致问题的产生原因有很多，其中最重要的一点是计算机没有真正理解到对联的深层含义。可能就是计算机在生成下联的时候只考虑了上联对应位置的用词问题，并没有真正的学习到当前上下文的含义。对联AI对联计算机在AI对联的优点与不足优势在于它可以从庞大的字符库中选择一些没掌握的单词。另外，计算机还可以通过培训学习对联中的句型和规则，为人类作者提供更多思路的同时还能确保对联符合规则。弱点是它无法学习对联的深层含义。AI对联技术原理首先，递归神经网络被作为编码器。意思就是，编码器将输入的句子编码为一个向量，以表示整个句子的含义，可以想象整个句子被加密成一个向量。然后，另一个递归神经网络被用作解码器进行解码。同时引入注意力机制。另外，该模型将重新运行一定次数，并且每轮训练都将根据上一轮的结果进行调整，直到觉得完美为止。AI对联技术展望计算机虽然可以提供更多多样性的用词/句子，但是它也受限于自己生成的句子和词语的训练文本束缚。也会让人类的创作受限于模型结构而导致缺乏创新。目前的技术已经能够帮助人们解决一部分问题，这也是大家所期望的结果。如何提高生成句和输入句之间的连贯性和如何让计算机能够真正理解到对联的深刻含义，是未来的一个重点工作。02机器写作什么是机器写作写作艺术当代写作当代写作01-机器写稿02-机器故事生成机器写稿中国网民超8亿6.7亿是网络新闻用户新华网百度新闻腾讯新闻搜狐新闻机器写稿的现状国内代表机器人所属机构题材类型功能DreamWriter腾讯财经、科技、体育写稿、内容抽取张小明今日头条体育新闻短讯、长文资讯DT稿王阿里巴巴财经新闻写稿、热点新闻快笔小新新华社体育、财经中英文写稿小封机器人封面传媒新闻、人机互动基于新闻、兴趣、生活与用户展开互动Giiso智搜资讯编辑内容编辑现在的人工智能还处于一种“弱智能”的阶段，主要从事一些事实整理工作大部分中文写作机器人都集中于写短稿和内容抽取整理的内容上面，这表明了当前人工智能还不能完全解决长文本生成的一致和连续性的问题。内容抽取方法主要是从历史信息中选择一些特定消息，用一定的规则和顺序来进行整理和展示。大部分写作机器人的写作题材集中于写财经、科技和体育等新闻内容。机器写稿的现状从上表可以看到，《华尔街邮报》的Heliograf系统主要针对体育新闻；《洛杉矶时报》的Quakebot针对的是地震和犯罪两个特定的领域和场景；《华盛顿邮报》的Heliograph可以针对任何种类的新闻；类似智搜公司的写作机器人，《纽约时报》的Blossom可以推荐和编辑新闻内容国外代表系统所属机构题材类型Heliograf《华尔街邮报》体育新闻Quakebot《洛杉矶时报》地震和犯罪新闻Heliograph《华盛顿邮报》新闻Blossom《纽约时报》推荐、编辑新闻有代表性的英文机器写作系统机器写稿的技术原理机器写稿的核心技术在于利用实时文本的关键信息，抽取其中的主要内容以特定的格式和逻辑来展示这些信息。机器缺乏人类常识、社会属性、情感变化和逻辑推理能力等智力活动。因此，当前的手稿撰写机器人无法撰写有深度的报告，也无法撰写简洁流畅的长篇新闻。当前的手稿写作机器人主要用来代替记者做一些繁重和多余的机械工作。它对于快速信息传输、大数据分析和处理及分类具有重要的价值和空间。机器故事生成故事可以通过描述的情节来刻画独特的人物性格，从而反映一定的社会动态。和新闻不同的是，故事中的人和事都可以是虚构的。故事体现了叙述智力行为。通过研究机器写故事可以帮助人类更好地理解人们在叙述过程中的认知和行为。内容科幻武侠言情篇幅长短短篇中篇长篇微型机器故事生成的目前进展故事创作还局限于特定的领域和人类作家的协作层面。情节缺乏想象力；任务描述也很单调；不能理解人类的写作意图；不能帮助人类作家写出对应的故事情节。它主要的作用在于通过不断地获取人类的反馈信息，及时调整写作内容，或对已经生成的内容做修改。现状缺乏想象力任务描述单调无法理解人类意图经不住推敲机器故事生成的主要技术方法基于规则的方法给定一些角色和对应角色可以做的动作内容，通过一个情节管理算法和人类作家进行协作，最终生成有角色、有情节的故事。基于图的模型图表示主要定义了故事在某个时间可能发生事件的一个空间概念。深度神经网络利用自然语言处理算法从文字描述中抽取关键的语义信息，并转换为事件的表示形式；再利用抽取事件训练一个神经网络，该网络能生成事件序列。机器故事生成的前景目