前几日写了一篇VAE的通俗解读,也得到了一些读者的认可。然而,你是否厌倦了每次介绍都只有一个MNIST级别的demo?不要急,这就给大家带来一个更经典的VAE玩具:机器人作诗。

为什么说“更经典”呢?前一篇文章我们说过用VAE生成的图像相比GAN生成的图像会偏模糊,也就是在图像这一“仗”上,VAE是劣势。然而,在文本生成这一块上,VAE却漂亮地胜出了。这是因为GAN希望把判别器(度量)也直接训练出来,然而对于文本来说,这个度量很可能是离散的、不可导的,因此纯GAN就很难训练了。而VAE中没有这个步骤,它是通过重构输入来完成的,这个重构过程对于图像还是文本都可以进行。所以,文本生成这件事情,对于VAE来说它就跟图像生成一样,都是一个基本的、直接的应用;对于(目前的)GAN来说,却是艰难的象征,是它挥之不去的“心病”。

嗯,古有曹植七步作诗,今有VAE随机成诗,让我们开始吧~

模型 #

对于很多人来说,诗是一个很美妙的玩意,美妙之处在于大多数人都不真正懂得诗,但大家对诗的模样又有一知半解的认识。因此,只要生成的“诗”稍微像模像样一点,我们通常都会认为机器人可以作诗了。因此,所谓作诗机器人,是一个纯粹的玩具了,能作几句诗,也不意味着普通语言的生成能力有多好,也不意味着我们对NLP的理解有多深。

CNN + VAE #

就本文的玩具而言,其实是一个比较简单的模型,主要是把一维CNN和VAE结合了起来。因为生成的诗长度是固定的,所以不管是encoder还是decoder,我都只是用了纯CNN来做。模型的结构图大概是:

cnn + vae 诗歌生成模型

cnn + vae 诗歌生成模型

具体来说,是先将每个字embedding为向量,然后用层叠CNN来做编码,接着池化得到一个encoder的结果,根据这个结果生成计算均值和方差,然后生成正态分布并重新采样。在解码截断,由于现在只有一个encoder的输出结果,而最后要输出多个字,所以先接了多个不同的全连接层,得到多样的输出,然后再接着全连接层。

GCNN #

这里的CNN不是普通的CNN+ReLU,而是facebook提出的GCNN,其实就是做两个不同的、外形一样的CNN,一个不加激活函数,一个用sigmoid激活,然后把结果乘起来。这样一来sigmoid那部分就相当于起到了一个“门(gate)”的作用。

我第一次看到GCNN是在论文《Language Modeling with Gated Convolutional Networks》中,然后在《Convolutional Sequence to Sequence Learning》中再次看到了。在笔者的《分享一个slide:花式自然语言处理》也有简单介绍。

经过实测,在很多NLP任务上,GCNN比普通的CNN+ReLU明显要好。

实验 #

实验还是基于Python2.7和Keras(Tensorflow后端)完成~

代码 #

有了前述讨论,并且结合Keras自带的VAE例子,其实把整个模型实现就不困难了。由于只为了演示,这里仅选了最简单的五言诗,而且也不要求生成完整的一首诗,只要生成一句(10个字),这样其实更像对对联了。

代码:https://github.com/bojone/vae/blob/master/vae_shi.py

训练语料用的是全唐诗,也已经放在github上面了。模型并没有经过充分的调参,这留给有兴趣的读者慢慢折腾和增强了。

训练 #

为了观察训练过程中生成的诗句变化,所以写了个evaluator,效果如图:

作诗机器人训练过程

作诗机器人训练过程


可以看到,随着训练次数的增加,诗句质量确实在提高。

测试 #

下面是训练好的模型随机生成的一些诗句,严格来看并不怎么样,这毕竟只是随机数到诗句的映射,随机出诗罢了~可以看得出,这些“诗句”在对仗和平仄方面还是像模像样的。

出上无花客,相来一日时。
从瞻大车策,萧盖偃车矛。
今见青衣去,萧凉白叶风。
帝城今不战,征罪在天兵。
鹤仰临山里,逶留出太回。
画关斜过水,残色迥过杨。
上道皆有战,四门不如兵。
涧烟含雨沥,风影动风风。
登回一落景,一处更相期。
芳酒不无醉,长楼酒更春。
天月满云管,楚女长南闻。
明今今有矣,不得道无生。
朝明开绿菊,香影下红枝。
世外相扁处,逍遥无旧目。
唯闻含玉色,讵见月光光。
春风将乐节,风服未谁娱。
万年君何在,今年酒未新。
回辔参相召,乘歌会使程。
今有千人醉,不然一子心。
今风泛云会,清日白衣新。

注:演示模型只是生成单句诗,因此这些诗句的行与行之间并没有关联。

最后 #

本文的实验并不是为了生出多高质量的诗,而是做一个基于VAE的文本生成的演示。网上也有类似的作诗机器人了,不过多数流行的作诗机器人是基于“RNN + 语言模型”的思路的,一般需要一些种子词输入才可以完成作诗。而VAE能真正实现把随机数映射到诗句的过程~

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如果您需要引用本文,请参考:

苏剑林. (2018, Mar 24). 《基于CNN和VAE的作诗机器人:随机成诗 》[Blog post]. Retrieved from https://spaces.ac.cn/archives/5332