风云三尺剑,花鸟一床书---对联数据集和自动对联机器人

栏目: 编程工具 · 发布时间: 7年前

内容简介:很多年前看到过微软的自动对联工具,写了一篇《机器翻译与微软对联》博文,赞了MSRA用统计机器翻译(SMT)的思路做自动对联系统,当时开玩笑的说:微软研究院的这个“对联语料库”的规模是67万对,所采用的技术是他们自己的web语料库自动获取技术。开玩笑的说,如果周明老师能给我这个语料库,我也能几天之内构建一个简单的“52nlp自动对联系统”。

风云三尺剑,花鸟一床书---对联数据集和自动对联机器人

很多年前看到过微软的自动对联工具,写了一篇《机器翻译与微软对联》博文,赞了MSRA用统计机器翻译(SMT)的思路做自动对联系统,当时开玩笑的说:

微软研究院的这个“对联语料库”的规模是67万对,所采用的技术是他们自己的web语料库自动获取技术。开玩笑的说,如果周明老师能给我这个语料库,我也能几天之内构建一个简单的“52nlp自动对联系统”。

前段时间看到了一份对联语料: couplet-dataset

https://github.com/wb14123/couplet-dataset

这份数据包含70万条对联数据,按字切分,作者很用心的给大家准备了训练集、测试集还有词汇表;同时还开源了一个基于Tensorflow的深度学习 工具 来训练自动对联模型: seq2seq-couplet

https://github.com/wb14123/seq2seq-couplet

感兴趣的同学可以直接上手操作,作者甚至还提供了Demo供大家把玩,不过目前貌似需要科学上网才能访问:

https://ai.binwang.me/couplet/

对我来说,看到这份数据的第一想法就是用神经网络机器翻译(NMT)的思路来尝试自动对联系统,这里NMT开源工具可选择的范围很广,我还是选择了Marian,跑了一个简单的对联“翻译”模型,现在接入AINLP公众号聊天机器人,感兴趣的朋友可以一试。具体方法请关注AINLP公众号,然后后台和AINLP聊天机器人互动:

风云三尺剑,花鸟一床书---对联数据集和自动对联机器人

回复“上联 输入上联内容” ,AINLP机器人将自动回复“下联 自动对联内容”,例如:

例子1:

上联 风云三尺剑

自动回复:

下联 花鸟一床书

风云三尺剑,花鸟一床书---对联数据集和自动对联机器人

注意上图来自微软亚洲研究院电脑对联页面: https://duilian.msra.cn/

其他例子可参考:

风云三尺剑,花鸟一床书---对联数据集和自动对联机器人

关于AINLP公众号相关信息,可参考: AINLP公众号索引、关键字和其他相关资源

注:原创文章,转载请注明出处及保留链接“我爱自然语言处理”: http://www.52nlp.cn

本文链接地址: 风云三尺剑,花鸟一床书---对联数据集和自动对联机器人 http://www.52nlp.cn/?p=11145

欢迎关注我们的公众号

风云三尺剑,花鸟一床书---对联数据集和自动对联机器人

以上所述就是小编给大家介绍的《风云三尺剑,花鸟一床书---对联数据集和自动对联机器人》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们

暗时间

暗时间

刘未鹏 / 电子工业出版社 / 2011-7 / 35.00元

2003年,刘未鹏在杂志上发表了自己的第一篇文章,并开始写博客。最初的博客较短,也较琐碎,并夹杂着一些翻译的文章。后来渐渐开始有了一些自己的心得和看法。总体上在这8年里,作者平均每个月写1篇博客或更少,但从未停止。 刘未鹏说—— 写博客这件事情给我最大的体会就是,一件事情如果你能够坚持做8年,那么不管效率和频率多低,最终总能取得一些很可观的收益。而另一个体会就是,一件事情只要你坚持得足......一起来看看 《暗时间》 这本书的介绍吧!

JSON 在线解析
JSON 在线解析

在线 JSON 格式化工具

MD5 加密
MD5 加密

MD5 加密工具

Markdown 在线编辑器
Markdown 在线编辑器

Markdown 在线编辑器