編輯導(dǎo)語：詩詞的創(chuàng)作需要遵循很多的規(guī)矩，因此詩歌是有規(guī)律的。本文作者運(yùn)用多種文本挖掘方法，對手頭的詩歌語料庫進(jìn)行了深入的挖掘和分析，讓我們一起來看看作者是如何完成文本數(shù)據(jù)的探索任務(wù)。

楔子：

許多年之后，面對書桌上的兩句殘詞，貶居黃州的東坡居士將會回想起，他在故鄉(xiāng)眉山見到朱姓老尼的那個遙遠(yuǎn)的下午。彼時的東坡還不是東坡，還只是一個七歲孩童。有一天，他在家附近偶遇一位年約九十的朱姓老尼。

老尼看到蘇軾天資聰穎，就跟他聊起自己年輕時的經(jīng)歷。她曾跟隨師父進(jìn)入后蜀主孟昶的宮中。一日，天酷熱，孟昶和他的妃子花蕊夫人深夜納涼于摩訶池上。面對此情此景，蜀主即興賦詞一首，老尼將她印象中僅存的打頭兩句告訴了蘇軾.

四十年后，蘇軾貶居于黃州，想起這段往事，遺憾于孟昶的詞只余兩句，突發(fā)奇想要將這兩句詞續(xù)寫完整。他先猜測出這首詞的詞牌名——“洞仙歌令”，但要還原整首詞作，必須深刻結(jié)合寫詞人當(dāng)時之心情以及伴隨而來的意境。

蘇軾因而循著僅存的兩句詞，根據(jù)老尼給他的描述，竭力在腦海中還原蜀主當(dāng)時的創(chuàng)作場景和心境，最終將詞續(xù)完，成就名作《洞仙歌》：

冰肌玉骨，自清涼無汗。水殿風(fēng)來暗香滿。繡簾開，一點(diǎn)明月窺人，人未寢，倚枕釵橫鬢亂。

起來攜素手，庭戶無聲，時見疏星渡河漢。試問夜如何，夜已三更，金波淡，玉繩低轉(zhuǎn)。但屈指西風(fēng)幾時來，又不道流年暗中偷換。

以上就是文學(xué)史上有名的“東坡續(xù)詞”，雖說是文學(xué)史上的一段佳話，但筆者從中隱約看到了數(shù)理思維的影子。

詩詞的創(chuàng)作過程有如在求解一個“最優(yōu)化問題”：在一定的約束條件下，如詩詞要遵守的平仄、押韻、對仗/對偶、五七變式、詞譜、情境等，詩詞創(chuàng)作者用文字將自己內(nèi)心的真實感動用語言文字表達(dá)出來；在“戴著鐐銬在跳舞”的情況下，竭力達(dá)到音韻美、精煉美、言辭美、朦朧美、情感美、繪畫美和形式美的至臻境界。

此時，詩詞之精美和數(shù)理之嚴(yán)密是可以完美結(jié)合的。

既然詩歌的創(chuàng)作是有規(guī)律的，那么，通過一定的數(shù)據(jù)挖掘手段，我們是能夠從中發(fā)現(xiàn)一些insight的。

在本文中，筆者循著這個思路，將運(yùn)用若干文本挖掘方法對手頭的詩歌語料庫（該詩歌原始語料庫地址為https://github.com/Werneror/Poetry）進(jìn)行深入挖掘和分析，該詩歌語料庫的基本統(tǒng)計數(shù)據(jù)如下：

從上表可以看到，該詩歌語料庫中共計近85萬余首詩歌，詩歌作者數(shù)量達(dá)29377位之多；其中，字段包括“題目”、“朝代”、“作者”和“內(nèi)容（詩歌）”。

為了方便后續(xù)的分析，筆者僅取其中的律詩和絕句，且僅取其中的五言和七言，排律（如《春江花月夜》、《長恨歌》等）、雜言（如李白的將進(jìn)酒）等就不在本文的分析范圍之內(nèi)。

經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗后，最終得詩544,443，占到原數(shù)據(jù)庫的59.1%，以下分別是清洗后的詩歌數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果和部分樣例：

針對上述數(shù)據(jù)，筆者在本文中主要有兩個大目標(biāo)：

1. 構(gòu)建一個包含熱門題材標(biāo)簽的詩歌語料庫，用于后續(xù)的詩歌題材分類和詩歌生成任務(wù)；
2. 基于上述詩歌語料庫的各類文本挖掘和語義分析，以期得到有趣味的發(fā)現(xiàn)。

針對上述目標(biāo)，本文的實現(xiàn)路線圖，同時也是本文的行文脈絡(luò)，如下所示（點(diǎn)擊圖片可放大查看）：

值得注意的是，上述實現(xiàn)路徑中，涉及到自然語言處理的兩大組成部分，即自然語言理解（分詞、語義建模、語義相似度、聚類和分類等）和自然語言生成（詩歌生成和詩歌翻譯），看完也會對自然語言處理有一定的了解。

信息量大，請耐心享用。

1. 詩歌分詞和熱詞發(fā)現(xiàn)

給定一首詩歌文本，在其中隨機(jī)取一個片段，如何判斷這個片段是否是一個有意義的詞匯呢？

如果這個片段左右的搭配變化較多、很豐富，同時片段內(nèi)部的成分搭配很固定。那么，我們可以認(rèn)為這個片段是一個詞匯，比如下圖中所示的“摩詰”就是符合這個定義，那么它就是一個詞匯。

在具體實施的算法中，衡量片段外部左右搭配的豐富程度的指標(biāo)叫“自由度”，可以用（左右）信息熵來度量；而片段內(nèi)部搭配的固定程度叫“凝固度”，可以用子序列的互信息來度量。

在這里，筆者利用Jiayan（甲言）對這54余萬首詩歌進(jìn)行自動分詞，在結(jié)果中按照詞匯出現(xiàn)頻率從高到低進(jìn)行排序，最終從語料庫中抽取若干有意義的高頻詞。其中，詞匯的長度從1到4。

抽取結(jié)果如下（點(diǎn)擊圖片可放大查看）：

筆者觀察其中部分結(jié)果，發(fā)現(xiàn)一字詞、二字詞才能算得上一般意義上的詞匯，如“不”、“爍”、“歲寒”、“留滯”等 。

三字詞和四字詞一般是多類詞性詞匯的組合，嚴(yán)格上講，應(yīng)該算作短語或者固定表達(dá)，如“隨流水”、”云深處”、“人間萬事”、“江湖萬里”等。

但本文為了表述方便，筆者將它們統(tǒng)一稱之為詞。

下面，筆者分別展示詞長從1到4的TOP100的高頻詞詞云（點(diǎn)擊圖片可放大查看）。

一字高頻詞中，除去“不”、“無”、“有”這類“虛詞”，單看“人山風(fēng)日天云春花年月水”這11個高頻字，暗合了中國天人合一哲學(xué)傳統(tǒng)，作詩如作畫，作詩者是把人放到自然環(huán)境、天地歲月這個時空大畫卷中，七情六欲、天人感應(yīng)，詩情畫意就由感而生，詩意盎然了！

“詩畫本一律”，古人誠不我欺！

二字高頻詞中，較為顯眼的是“萬里”、“千里”，它們描繪出巨大的空間感，在詩歌中經(jīng)常跟“宏景”“貶謫”、“思鄉(xiāng)”、“閨怨”等主題捆綁在一起。

此外，“明月”、“故人”、“白云”、“功名”、“人間”、“平生”和“相逢”等詞匯也是橫亙古今的熱門用語。

三字高頻詞中，數(shù)字的使用很是常見，如“二三子”、“二十四”、“一樽酒”、“二千石”等。其中，最值得一提的是詩人們用數(shù)詞對時空的描繪：表達(dá)時間跨度的，如“二十年”、“四十年”、“五百年”、“十年前”、“千載后”等。

表達(dá)空間距離的，如“千里外”、“三百里”、“百尺樓”……古人總是喜歡把自己置身于浩瀚渺茫的時空之中，去思考自己匆匆的人生。

正如東坡在《赤壁賦》的感慨：“寄蜉蝣于天地，渺滄海之一粟。哀吾生之須臾，羨長江之無窮！”

在四字高頻詞中，空間方位的詞匯較多，如“南北東西”、“江南江北”、“東西南北”等詞。

因四字詞詞長較長，像“人間萬事”、“千巖萬壑”、“明月清風(fēng)”、“白云深處”、“相逢一笑”等詞就擁有較高的信息量，能夠還原大部分的詩歌意境了。

2. 訓(xùn)練含納詩歌詞匯語義關(guān)聯(lián)性的詞嵌入模型

詞嵌入模型可以從海量的詩歌文本中自動學(xué)習(xí)到字詞之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，據(jù)此可實現(xiàn)字詞關(guān)聯(lián)度分析、字詞相似度分析、聚類分析等任務(wù)。

然而，計算機(jī)程序不能直接處理字符串形式的文本數(shù)據(jù)，所以筆者首當(dāng)其沖的一個步驟就是將詩歌文本數(shù)據(jù)分詞，之后再“翻譯”為計算機(jī)可以處理的數(shù)據(jù)形式，這由一個名為“文本向量化”的操作來實現(xiàn)。

先談分詞，它跟前面的高頻詞挖掘有聯(lián)系，是后續(xù)所有分析任務(wù)的起始點(diǎn)。

結(jié)合前面積累的詞庫，再基于有向無環(huán)詞圖、句子最大概率路徑和動態(tài)規(guī)劃算法對這54萬首詩歌進(jìn)行分詞操作?，F(xiàn)試舉一例：

分詞前：“萬物生蕓蕓，與我本同氣。氤氳隨所感，形體偶然異。丘岳孰為高，塵粒孰為細(xì)。忘物亦忘我，優(yōu)游何所覬。”

分詞后：[‘萬物’, ‘生’, ‘蕓蕓’, ‘，’, ‘與’, ‘我’, ‘本’, ‘同’, ‘氣’, ‘。’,’氤氳’, ‘隨’, ‘所’, ‘感’, ‘，’,’形體’, ‘偶然’, ‘異’, ‘。’, ‘丘岳’, ‘孰’, ‘為’, ‘高’, ‘，’, ‘塵’, ‘粒’, ‘孰’, ‘為’, ‘細(xì)’, ‘。’,’忘’, ‘物’, ‘亦’, ‘忘我’, ‘，’, ‘優(yōu)游’, ‘何’, ‘所’, ‘覬’, ‘。’]

分詞之后再做適當(dāng)處理就可以“喂給”詞嵌入模型（這里是Word2vec）進(jìn)行訓(xùn)練了。

基于Word2vec詞嵌入模型能從大量未標(biāo)注的文本數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”到字、詞向量，而且這些字、詞向量包含了字詞之間的語義關(guān)聯(lián)關(guān)系（可以是語義相關(guān)或句法相關(guān)），正如現(xiàn)實世界中的“物以類聚，類以群分”一樣，字詞可以由它們身邊的字（上下文語境）來定義，而Word2vec詞嵌入模型恰恰能學(xué)習(xí)到這種詞匯和語境之間的關(guān)聯(lián)性。

其基本原理如下圖所示（點(diǎn)擊圖片可放大查看）：

訓(xùn)練完該模型后，將其訓(xùn)練結(jié)果投射到三維空間，則是如下景象（點(diǎn)擊圖片可放大查看）：

在訓(xùn)練Word2vec的過程中，模型會從大量的詩歌文本數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到詞匯之間的2類關(guān)聯(lián)關(guān)系，即聚合關(guān)系和組合關(guān)系。

聚合關(guān)系：如果詞匯A和詞匯B可以互相替換，則它們具有聚合關(guān)系。

換言之，如果詞匯A和詞匯B含有聚合關(guān)系，在相同的語義或者句法類別中可以利用其中一個來替換另一個，但不影響對整個句子的理解。

例如，“蕭蕭”、“瀟瀟”都是象聲詞，多用于描述雨聲，具有聚合關(guān)系，那么“山下蘭芽短浸溪，松間沙路凈無泥，蕭蕭暮雨子規(guī)啼”中的“蕭蕭”可以換做“瀟瀟”。

組合關(guān)系：如果詞匯A和詞匯B可以在句法關(guān)系上相互結(jié)合，那么它們具有組合關(guān)系。

例如，“雨打梨花深閉門，忘了青春，誤了青春。賞心樂事共誰論？”中的“忘了”和“誤了”都和“青春”存在組合關(guān)系，都是“動詞+名詞”的動賓結(jié)構(gòu)。

現(xiàn)在來尋找與“兵燓”存在語義關(guān)聯(lián)性的若干詞匯：

結(jié)果大都是跟“戰(zhàn)爭”、“創(chuàng)傷”相關(guān)的詞匯，語義關(guān)聯(lián)關(guān)系捕獲能力較強(qiáng)，后續(xù)的熱門詩歌體裁挖掘任務(wù)也會用到詞嵌入模型的這個特性。

3. 度量詩歌詞匯之間的語義關(guān)聯(lián)關(guān)系

3.1 利用余弦相似性度量詩歌詞匯關(guān)聯(lián)度

度量詞匯之間的相似度或者關(guān)聯(lián)度，我們一般會使用兩個詞匯的詞向量之間的余弦值，詞向量之間的夾角越小，則余弦值越大，越接近1，則語義相關(guān)度越高；反之，相關(guān)度越低。

如下圖所示，展示了“甲兵”、“兵戈”和“烽火”之間的余弦相似度的可視化示意圖（點(diǎn)擊圖片可放大查看）：

通過上述詞嵌入模型，similarity（“甲兵”,“兵戈”）= 0.75，similarity（“甲兵”,“烽火”） = 0.37，similarity（“兵戈”,“烽火”）= 0.48。則在這三個詞匯中，“甲兵”和“兵戈”之間的語義相關(guān)度最高，其次是“兵戈”和“烽火”，最次的“甲兵”和“烽火”。

這種給一個數(shù)值來識別詞匯相關(guān)不相關(guān)的方法優(yōu)點(diǎn)在于表達(dá)簡潔、計算高效，比如接下來將要進(jìn)行的熱門詩歌題材發(fā)現(xiàn)/聚類。但是，這種詞匯相關(guān)度的計算沒有把詞匯之間的相關(guān)度的“因果路徑”直觀的反映出來。

那么，有沒有一種直觀的方法來展示詞匯之間的語義相關(guān)性，并且能看到為什么它們是存在這樣的關(guān)聯(lián)關(guān)系（也就是找到詞匯關(guān)聯(lián)路徑或者語義演變路徑）？

答案是——當(dāng)然有。

我們需要把這個找尋詞匯語義演變路徑的任務(wù)轉(zhuǎn)換成一個TSP問題（旅行商問題）。

3.2 利用A*算法找尋詞匯之間的語義演變路徑

TSP問題（Traveling Salesman Problem）又譯為旅行推銷員問題，是數(shù)學(xué)領(lǐng)域中著名問題之一。

假設(shè)有一個旅行商人要拜訪n個城市，他必須選擇所要走的路徑，路徑的限制是每個城市只能拜訪一次，而且最后要回到原來出發(fā)的城市。路徑的選擇目標(biāo)，是要求得的路徑路程為所有路徑之中的最小值。

回到詞匯相關(guān)度度量的問題上來，如果我們能在上述訓(xùn)練得到的詞嵌入空間中找到兩個詞匯之間的最短“語義演變”線路，我們就能直觀的呈現(xiàn)出這2個詞匯之間產(chǎn)生語義關(guān)聯(lián)的“前因后果”。

要實現(xiàn)這個目的，有一個很棒的算法可以實現(xiàn) — A*算法（A* search algorithm）。

A*算法，也叫A*（A-Star)算法，是一種靜態(tài)路網(wǎng)中求解最短路徑最有效的直接搜索方法，也是解決許多搜索問題的有效算法。算法中的距離估算值與實際值越接近，最終搜索速度越快。

下圖中（點(diǎn)擊圖片可放大查看），網(wǎng)狀結(jié)果即是之前構(gòu)建的word2vec詞嵌入空間，節(jié)點(diǎn)是其中分布的詞匯，邊由字詞之間的余弦相關(guān)度構(gòu)成。

筆者基于上面的詞嵌入模型，結(jié)合A*算法來計算兩個詞匯之間的最短語義路徑，部分結(jié)果如下所示（點(diǎn)擊圖片可放大查看）：

在上圖的5個詞匯對中，“漁樵”和“躬耕”之間的語義距離最短，也就是語義相關(guān)度最高，它們之間的語義演變路徑也就越短，中間只隔了2個詞匯；“燕市”和“寶婺”的語義距離最大，語義相關(guān)度最小，二者的語義演變路徑隔了12個詞匯。

可以看到，語義關(guān)聯(lián)性越弱（distance值越大）的兩個詞匯之間的最短語義演變路徑就越長，反之越短。所以語義距離與語義演變路徑長度呈正相關(guān)關(guān)系，語義關(guān)聯(lián)度與語義演變路徑呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

有了前面的詞嵌入模型和語義相關(guān)度做“鋪墊”，后續(xù)的熱門詩歌題材發(fā)現(xiàn)就水到渠成了~

4. 用文本聚類進(jìn)行熱門詩歌題材發(fā)現(xiàn)

先開宗明義，在本文中，關(guān)于“詩歌題材”中的“題材”二字的定義，筆者認(rèn)為是：作為詩歌創(chuàng)作材料的社會生活的某些方面，亦特指詩人用以表現(xiàn)作品主題思想的素材，通常是指那些經(jīng)過集中、取舍、提煉而進(jìn)入作品的生活事件或生活現(xiàn)象。

一言以蔽之，寫景、摹物、抒情、記事、明理皆是“題材”。

因為事先不知道這54萬余首詩歌中到底會存在多少個題材，所以筆者選取的聚類算法沒有預(yù)設(shè)聚類數(shù)這個參數(shù)，且兼顧運(yùn)行效率和節(jié)省計算資源，能利用前面訓(xùn)練好的word2vec詞嵌入模型和語義關(guān)聯(lián)度計算。

此時，有個很好的選擇——社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法中的Infomap。

4.1 基于社區(qū)發(fā)現(xiàn)的熱門詩歌題材發(fā)現(xiàn)

字詞是承載詩歌題材的最小語義單元，如“五云山上五云飛，遠(yuǎn)接群峰近拂堤。若問杭州何處好，此中聽得野鶯啼”，看到其中的“五云山”和“群峰”，則可以給該詩打上一個“山川巍峨”的題材標(biāo)簽。

由此，筆者接下來會基于社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，結(jié)合“詞匯簇群——詞匯簇群語義特征——題材標(biāo)簽”的思路來發(fā)現(xiàn)熱門詩歌題材。

先說說基于社區(qū)發(fā)現(xiàn)的大致原理。

我們知道，在社交網(wǎng)絡(luò)中，每個用戶相當(dāng)于每一個點(diǎn)，用戶之間通過互相的關(guān)注關(guān)系構(gòu)成了整個線上人際網(wǎng)絡(luò)。

在這樣的網(wǎng)絡(luò)中，有的用戶之間的連接較為緊密，有的用戶之間的連接關(guān)系較為稀疏。其中連接較為緊密的部分可以被看成一個社區(qū)，其內(nèi)部的節(jié)點(diǎn)之間有較為緊密的連接，而在兩個社區(qū)間則相對連接較為稀疏。

如何去劃分上述的社區(qū)便稱為社區(qū)發(fā)現(xiàn)的問題。

基于社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的話題聚類、發(fā)現(xiàn)，在于挖掘詞匯語義網(wǎng)絡(luò)中居于頭部的大型“圈子”。

將詞匯擬人化，詞匯之間存在的相似度、關(guān)聯(lián)度可以視為詞匯之間的親密程度。那么，詩歌題材發(fā)現(xiàn)任務(wù)可以看做是找到不同成員組成的“圈子”，圈子的特性可以根據(jù)其中的成員特征來確定。

換言之，題材的名稱可以根據(jù)其中聚合的詞匯的內(nèi)涵來擬定，比如某個詞匯簇群中包含“衛(wèi)霍”、“甲兵”、“征戰(zhàn)”等詞匯，那么這個題材可以命名為“戰(zhàn)爭”。

示意圖如下所示（點(diǎn)擊圖片可放大查看）：

運(yùn)行社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法后，居于頭部的熱門題材詞匯簇群的可視化呈現(xiàn)如下（點(diǎn)擊圖片可放大查看）：

其中，不同顏色表征不同的題材，字體大小代表其出現(xiàn)頻次，詞匯之間的距離遠(yuǎn)近表征其相關(guān)程度大小。

經(jīng)聚類得到634個題材，根據(jù)熱度（題材下轄詞匯數(shù)量）的降序排列呈現(xiàn)最終結(jié)果，如下所示（點(diǎn)擊圖片可放大查看）：

4.2 甄別熱門詩歌題材

在這一環(huán)節(jié)中，筆者的在于根據(jù)一些詩歌領(lǐng)域知識，找到上述運(yùn)行結(jié)果中熱門題材及其下轄的題材專屬性詞匯。

其中，“題材專屬性詞匯”的內(nèi)涵主要有以下兩點(diǎn)：

1. 詞匯不能再做進(jìn)一步切割，否則詞義會發(fā)生變化：如“丈夫”在古漢語中的意義是“男子漢”，在一個獨(dú)立的詞匯，若將其切割為“丈”和 “夫”，則原意喪失殆盡；
2. 詞匯僅在一個題材中出現(xiàn)，具有排他性：如“杖藜”只出現(xiàn)在“云游四方”這個題材中，不會出現(xiàn)在“金戈鐵馬”、“對酒當(dāng)歌”、“悼亡故人”等其他詩歌題材中。

根據(jù)筆者在前文中的定義，寫景、摹物、抒情、記事、明理皆是“題材”，這里的熱門題材甄別采取“抓大放小”的原則。

此外，雖然聚類出的結(jié)果較為理想，但還是存在些許噪音。比如，出現(xiàn)少許跟題材相關(guān)性不強(qiáng)的詞匯、題材區(qū)分度較低的詞匯、詞匯簇群中的詞匯過少（如低于10個）等，這些都是需要被刨除掉的情況。

經(jīng)過筆者的仔細(xì)甄別，共甄別出23個熱門詩歌題材，分別是山川巍峨、田園躬耕、羈旅思鄉(xiāng)、金戈鐵馬、詠史懷古、詠物抒懷、贈友送別、愛情閨怨、悼亡故人、樓船畫舫、花開荼蘼、對酒當(dāng)歌、騏驥駿馬、得道修仙、世事變遷、靜悟禪機(jī)、壯懷激烈、云游四方、黯然神傷、星宿璀璨、報效君恩、嚶嚶鳥語、蓑笠綸竿等。

當(dāng)然這些并不是全部的題材，限于筆者學(xué)識，仍然有大量題材沒有發(fā)掘出來。枚舉部分結(jié)果如下（點(diǎn)擊圖片可放大查看）：

在這一環(huán)節(jié)，筆者根據(jù)對詩歌背景知識的了解，篩選出部分熱門詩歌題材，并形成題材對應(yīng)的關(guān)鍵詞規(guī)則體系，后續(xù)可用于對這54萬余首詩歌進(jìn)行基于關(guān)鍵詞的詩歌題材分類。

值得注意的是，由于這一環(huán)節(jié)挑選關(guān)鍵詞過于苛刻，導(dǎo)致數(shù)量較少，規(guī)則體系不甚健全。

所以，在對詩歌語料庫進(jìn)行正式的詩歌題材分類前，筆者需要使用一些“小手段”，對上述熱門題材的關(guān)鍵詞規(guī)則進(jìn)行擴(kuò)充。

5. 根據(jù)線性分類器特征延伸關(guān)鍵詞

在這里，筆者先利用已得到的熱門題材分類體系及其關(guān)鍵詞規(guī)則給這54萬余首詩歌打上題材標(biāo)簽，允許出現(xiàn)同一首詩歌命中多個標(biāo)簽的情形。除去其中未命中題材標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，共計443,589行，其中多數(shù)詩歌打上了2個及以上的題材標(biāo)簽。

部分結(jié)果如下所示（點(diǎn)擊圖片可放大查看）：

有了帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)以后，筆者將多標(biāo)簽問題轉(zhuǎn)換為單標(biāo)簽問題，再將上述詩歌文本及其對應(yīng)的標(biāo)簽“喂進(jìn)”線性分類器，根據(jù)線性分類器的權(quán)重來找到每個類別下最具代表性的詞匯，也就是題材專有性詞匯。

這里選擇線性分類器而不是時下流行的深度學(xué)習(xí)分類器的原因就在于它的可解釋性，能讓我們清楚的知道是哪些顯著的特征（此處是詞匯）讓詩歌分到這個題材類別下的。

其大致原理如下圖所示（點(diǎn)擊圖片可放大查看）：

在筆者測試的眾多線性分類器中，即RandomForestClassifier、Perceptron、PassiveAggressiveClassifier、MultinomialNB、RidgeClassifier、SGDClassifier，RidgeClassifier的區(qū)分效果最好，其F1_score為0.519，鑒于是詞袋模型，語義表示較為簡單，且原本是多標(biāo)簽分類任務(wù)，這個結(jié)果尚可接受。

基于RidgeClassifier的特征詞匯權(quán)重的降序排列結(jié)果，可得到上述23個熱門詩歌題材分類中的若干題材專有性詞匯，部分結(jié)果展示如下（點(diǎn)擊圖片可放大查看）：

這樣，各個類別各取TOP500詞匯，經(jīng)過筆者的甄別和梳理后，各個題材關(guān)鍵詞規(guī)則得到了不同程度的擴(kuò)充，使得該分類標(biāo)簽體系可以較好的輔助完成詩歌題材多標(biāo)簽分類任務(wù)，且后續(xù)可以結(jié)合分類結(jié)果做不斷的擴(kuò)充。

基于這個更加完善的詩歌題材分類體系，筆者運(yùn)行完之后得到58W+行數(shù)據(jù)，在之前的基礎(chǔ)上增加了14W+行數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)規(guī)模提升明顯！

至此，筆者第一個目標(biāo)，即熱門詩歌題材標(biāo)簽語料庫構(gòu)建完畢，后續(xù)的文本挖掘任務(wù)可以在此基礎(chǔ)上進(jìn)行。

由分類標(biāo)簽及其分類模型反向推導(dǎo)其中最具代表性的特征詞匯，這是一個“數(shù)據(jù)—>規(guī)律”的歸納過程，很好的體現(xiàn)了數(shù)據(jù)驅(qū)動思維；而模型將學(xué)習(xí)歸納得到的“經(jīng)驗”推廣到新樣本的標(biāo)簽預(yù)測任務(wù)中，則體現(xiàn)了“規(guī)則—>數(shù)據(jù)”的演繹過程。

6. 基于分類標(biāo)簽的各類統(tǒng)計分析

針對上述58W+行數(shù)據(jù)構(gòu)成的詩歌題材語料庫，將其中的題材分類標(biāo)簽和各類meta data（如風(fēng)格、朝代、作者等）做交叉分析，得到很多有意思的分析結(jié)果。

6.1 詩歌題材&風(fēng)格分析

將詩歌數(shù)據(jù)集的風(fēng)格標(biāo)簽和題材標(biāo)簽進(jìn)行交叉列表的成分占比分析，得到的結(jié)果如下（點(diǎn)擊圖片可放大查看）：

其中，可以發(fā)現(xiàn)一些明顯的統(tǒng)計描述性特征：

• “贈友送別”和“嚶嚶鳥語”這兩個題材在所有詩歌風(fēng)格中的占比都較高，是兩個較為“熱門”的題材；
• “悼亡故人”和“壯懷激烈”這兩個題材在所有詩歌風(fēng)格中的占比都較低，是兩個較為“冷門”的題材。

6.2 題材標(biāo)簽共現(xiàn)分析

前面的詩歌題材分類是多標(biāo)簽分類，也就是可能會出現(xiàn)同一首詩歌對應(yīng)多個題材標(biāo)簽的情況。在這種情況下，我們可以進(jìn)行題材標(biāo)簽的共現(xiàn)分析，也就是多次同時出現(xiàn)的題材標(biāo)簽，它們之間會存在一定的關(guān)聯(lián)性。

現(xiàn)對標(biāo)簽共現(xiàn)的情況進(jìn)行建模，得到的結(jié)果可視化呈現(xiàn)如下所示（點(diǎn)擊圖片可放大查看）：

上圖中，線條的粗細(xì)表示共現(xiàn)的頻次多寡，越粗表示共現(xiàn)頻次越高，反之越低。其中，有幾對標(biāo)簽對的共現(xiàn)頻率較高：

• 世事變遷 – 黯然神傷
• 羈旅思鄉(xiāng) – 世事變遷
• 詠史懷古 – 蓑笠綸竿
• 世事變遷 – 金戈鐵馬
• 對酒當(dāng)歌 – 世事變遷
• 悼亡故人 – 世事變遷

其中，“黯然神傷”和“世事變遷”的相關(guān)性最高，這個很好理解，畢竟“物是人事事休，欲語淚先流”，類似因感嘆逝事而傷感的詩句還有“人世幾回傷往事，山形依舊枕寒流”、“一生事業(yè)總成空，半世功名在夢中”；“羈旅思鄉(xiāng)”和“世事變遷”之間的相關(guān)性第二高，此類的詩句有“少小離家老大回，鄉(xiāng)音無改鬢毛衰”、“去日兒童皆長大，昔年親友半凋零”等。

此外，我們也可以發(fā)現(xiàn)，在出現(xiàn)2個及兩個以上題材標(biāo)簽的詩歌中，“世事變遷”和其他題材同時出現(xiàn)的概率很大：世事變遷可能導(dǎo)致詩人黯然神傷；也可能是戰(zhàn)爭導(dǎo)致兵連禍結(jié)，產(chǎn)生出“興，百姓苦，亡，百姓苦”的感慨；抑或是“桃李春風(fēng)一杯酒，江湖夜雨十年燈”的對酒當(dāng)歌。

6.3 詩歌題材趨勢分析

筆者將詩歌數(shù)據(jù)集中的朝代按照時間順序由遠(yuǎn)及近進(jìn)行排列，并合并其中年代接近的朝代，將其與23個熱門詩歌題材做（占比）交叉分析，得到下圖（點(diǎn)擊圖片可放大查看）：

在上圖中，可以分別從橫向維度（朝代）和縱向（詩歌題材）維度來看。

6.3.1 從橫向維度上看

有兩個題材經(jīng)久不衰，即“贈友送別”和“嚶嚶鳥語”。

古時候由于交通不便，通信極不發(fā)達(dá)，親人朋友之間往往一別數(shù)載難以相見，所以古人特別看重離別。

離別之際，人們往往設(shè)酒餞別，折柳相送，有時還要吟詩話別，因此“贈友送別”就成為古代文人吟詠的一個永恒的題材。

在這濃濃的感傷之外，往往還有其他寄寓：或用以激勵勸勉，如“莫愁前路無知己，天下誰人不識君”；或用以抒發(fā)友情，如“桃花潭水深千尺，不及汪倫送我情”；或用于寄托詩人自己的理想抱負(fù)，如“洛陽親友如相問，一片冰心在玉壺”；甚至洋溢著積極向上的青春氣息，充滿希望和夢想，如“海內(nèi)存知己，天涯若比鄰”。

“嚶嚶鳥語”題材的詩歌一般用“比興”的手法來寄寓自己的情感，筆者所了解的有兩類：

一是通過寫鳥語描摹詩人淡薄、回歸山野自然的平靜心境，這方面的詩王摩詰寫的最多，如“月出驚山鳥，時鳴春澗中”、“漠漠水田飛白鷺，陰陰夏木囀黃鸝”、“雉雊麥苗秀，蠶眠桑葉稀”等；

二是通過子規(guī)（杜鵑）、鴻雁等意象來表達(dá)詩人淡淡的憂傷，如“楊花落盡子規(guī)啼，聞道龍標(biāo)過五溪”的依依惜別之情、“兩邊山木合，終日子規(guī)啼”的思鄉(xiāng)歸家之情、“雁盡書難寄，愁多夢不成”的思君心切。

6.3.2 從縱向維度上看

隋末唐初時期除了上述提及的兩大熱門題材外，關(guān)于“報效君恩”題材的詩歌占比較高。

彼時適逢華夏第三次大一統(tǒng)，“貞觀之治”、“開元之治”這兩大盛世榮耀大唐在“朕即國家”的時代，廣大熱血青年渴望馳騁疆場，建功立業(yè)，報效國家。

此外，筆者也注意到，從金代到到當(dāng)代，“花開荼蘼”、“羈旅思鄉(xiāng)”、“金戈鐵馬”和“靜悟禪機(jī)”等題材就一直葆有較高的熱度，結(jié)合前面提及的2大經(jīng)久不衰的詩歌題材，這表明這段時期的詩歌創(chuàng)作方向具有一定的延續(xù)性。

從上表中，我們能有一些發(fā)現(xiàn)，但如果想更獲取一些更深層次、潛藏在表層數(shù)據(jù)中的信息，我們還需要用高階的數(shù)據(jù)挖掘方法將其轉(zhuǎn)換一下。

在這里，筆者使用多元對應(yīng)分析的方法將其高維表示（也就是上面的21*23維的圖表）映射為二維表示（分解為2個二維矩陣，題材為23*2，朝代為21*2），從而更直觀的揭示出詩歌題材之間、詩歌題材與朝代之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，如下圖所示（點(diǎn)擊圖片可放大查看）：

在上圖中，有兩類坐標(biāo)—外圍有半徑圓圈的紅色點(diǎn)是朝代的，“x”的詩歌題材的坐標(biāo)。

漢代的坐標(biāo)“孤懸海外”是因為數(shù)據(jù)量過小，統(tǒng)計特征不甚明顯，故筆者在這里不做分析。

在圖的左上角，魏晉、南北朝、隋末唐初、隋這幾個朝代的圓圈重合度較高，說明它們的詩歌題材數(shù)量分布較為相似，聯(lián)想到這幾個朝代前后相繼，這又一次體現(xiàn)了詩歌創(chuàng)作具有時代延續(xù)性的特征。

同樣，唐代及其以后的圓圈呈“扎堆狀”，標(biāo)明它們的詩歌寫作題材的數(shù)量分布較為相似，反映出唐以降的朝代在詩歌創(chuàng)作題材方面的差異度較小，題材創(chuàng)作方向的創(chuàng)新性不高。究其原因，在于詩歌在唐代已經(jīng)進(jìn)化到“究極狀態(tài)”：

唐詩的題材和意境也幾乎無所不包，修辭手段的運(yùn)用已達(dá)到爐火純青的程度。

它不僅繼承了漢魏民歌、樂府傳統(tǒng)，并且大大發(fā)展了歌行體的樣式；不僅繼承了前代的五、七言古詩，并且發(fā)展為敘事言情的長篇巨制；不僅擴(kuò)展了五言、七言形式的運(yùn)用，還創(chuàng)造了風(fēng)格特別優(yōu)美整齊的近體詩。

近體詩是當(dāng)時的新體詩，它的創(chuàng)造和成熟，是唐代詩歌發(fā)展史上的一件大事。它把我國古曲詩歌的音節(jié)和諧、文字精煉的藝術(shù)特色，推到前所未有的高度，為古代抒情詩找到一個最典型的形式，至今還特別為人民所喜聞樂見。

唐詩代表了中華詩歌的最高成就，無疑是中華以及世界文壇上濃墨重彩的筆觸！這對于想要另辟新境的宋代詩人來說無疑是巨大的壓力。正如王安石和魯迅所言：

“世間好語言，已被老杜道盡；世間俗語言，已被樂天道盡”，

“我以為一切好詩，到唐朝已被做完，此后倘非翻出如來掌心之‘齊天大圣’，大可不必再動手了”。

7. 通過GPT-2生成表達(dá)流暢的詩歌

從某種程度上講，詩歌生成是從另一維度對詩歌進(jìn)行深度分析。

生成什么詩歌，跟詩歌生成模型“吃下去”什么是息息相關(guān)的。詩歌生成模型的“生成”不是“無源之水”、“無本之木”，它是在充分學(xué)習(xí)和吸收前人的若干詩作后，習(xí)得了一定的“創(chuàng)作手法”，因而能生成效果尚可的詩歌。

同時，我們也能從生成的結(jié)果中發(fā)現(xiàn)詩歌創(chuàng)作的一些規(guī)律，做一些深入探究。

7.1 詩歌生成示例分析

在這一部分，筆者用于訓(xùn)練詩歌生成模型的語料庫是基于熱門題材標(biāo)簽體系得到的帶有題材標(biāo)簽（目前是23個）的律詩（七言和五言）和絕句（七言和五言），它們都滿足詩歌的結(jié)構(gòu)性、音調(diào)性和語義性的要求。

這里筆者采用的是GPT2（Generative Pre-Training 2nd），它是一個無監(jiān)督語言模型，能夠生成具有連貫性的文本段落，在許多語言建模任務(wù)基準(zhǔn)中取得了領(lǐng)先級表現(xiàn)（數(shù)據(jù)量級和參數(shù)量級擺在那里，當(dāng)然跟它的后浪GPT3不能比）。

而且該模型在沒有任務(wù)特定訓(xùn)練的情況下，能夠做到初步的閱讀理解、機(jī)器翻譯、問答和自動摘要。

其核心思想可以總結(jié)為“給定越多參數(shù)以及越多樣、越大量的文本，無監(jiān)督訓(xùn)練一個語言模型或許就可讓該模型具備更強(qiáng)的自然語言理解能力，并在沒有任何監(jiān)督的情況下開始學(xué)會解決不同類型的 NLP 任務(wù)”。

在文本的詩歌生成任務(wù)中，筆者從零到一訓(xùn)練一個詩歌生成的GPT2模型，力求讓該模型學(xué)習(xí)到詩歌數(shù)據(jù)集中的各類顯性特征（題材與詩歌的關(guān)系、詩歌與風(fēng)格的關(guān)系、藏頭字和詩歌的關(guān)系等）和隱性特征（主要是詩歌的韻律），其大致原理如下圖所示：

相比3年前筆者寫《用文本挖掘剖析近5萬首<全唐詩>》

時用的LSTM詩歌生成模型，GPT2模型進(jìn)步巨大：

• 生成的詩歌更加通順，每一聯(lián)的出句和入句的銜接也顯得更為自然；
• 能從全局（即整首詩）著眼，記憶能力好，考慮上下文語境，前后生成的詩句緊密關(guān)聯(lián)，不會出現(xiàn)“跳題材”的情況；
• 能學(xué)習(xí)到詩歌數(shù)據(jù)中較為隱性的特征，如押韻、平仄、對仗、疑問語氣等；
• 因擁有上述3個優(yōu)勢，生成的詩歌“廢品率”大大降低。

下面，筆者將“花式”呈現(xiàn)GPT2的詩歌生成能力：

1）生成的詩歌可能會和前人寫的詩句有一定的相關(guān)性，但是GPT2模型可以進(jìn)行“魔改”，很難看出直接的“抄襲對象”。

例如：以下由GPT2模型生成的七言律詩，每一聯(lián)都能在語料庫中找到語義最為接近的一句：

戰(zhàn)鼙傳響徹神州，萬里中原一白頭。兵后英雄誰不死，眼前豪杰已無憂。乾坤納納歸天地，歲月悠悠老斗牛。安得扁舟成獨(dú)往，五湖煙浪是東流。

2）很多生成的詩歌能較好的學(xué)習(xí)到韻律，比如符合《平水韻》的用韻規(guī)則：

上一個示例就是《平水韻》中七律平起（首句入韻）的一個樣例：

【平仄】

平平仄仄仄平平（韻）

仄仄平平仄仄平（韻）

仄仄平平平仄仄

平平仄仄仄平平（韻）

平平仄仄平平仄

仄仄平平仄仄平（韻）

仄仄平平平仄仄

平平仄仄仄平平（韻）

【押韻】

戰(zhàn)鼙傳響徹神州【州：十一尤】 押韻

萬里中原一白頭【頭：十一尤】 押韻

兵后英雄誰不死

眼前豪杰已無憂【憂：十一尤】 押韻

乾坤納納歸天地

歲月悠悠老斗牛【牛：十一尤】 押韻

安得扁舟成獨(dú)往

五湖煙浪是東流【流：十一尤】 押韻

另外再看兩個case：

即使一些詩歌不是嚴(yán)格的用韻（即一首詩只能押一個韻），也會自動采用鄰韻的方式來緩解韻律失和的問題。

3）對人張若虛的樂府舊題《春江花月夜》（因為是樂府詩，字?jǐn)?shù)較多，未參與詩歌生成模型的訓(xùn)練）中的若干詩句，采用對對子的方法生成下聯(lián)，毫無違和感：

【上聯(lián)】春江潮水連海平，海上明月共潮生 【下聯(lián)】古塔風(fēng)云繞山青，峰頂彩霞共靄暉

【上聯(lián)】滟滟隨波千萬里，何處春江無月明 【下聯(lián)】幽幽如幻五十年，此間塵世有風(fēng)流

【上聯(lián)】江流宛轉(zhuǎn)繞芳甸，月照花林皆似霰 【下聯(lián)】山勢氤氳浮翠靄，風(fēng)梳楊柳欲飛煙

【上聯(lián)】斜月沉沉藏海霧，碣石瀟湘無限路 【下聯(lián)】春江漫卷漾煙雨，長河日夜有緣人

【上聯(lián)】不知江月待何人，但見長江送流水 【下聯(lián)】只向漁家尋舊跡，試問何處答耕桑

【上聯(lián)】白云一片去悠悠，青楓浦上不勝愁 【下聯(lián)】碧水千層橫漠漠，赤雁南來正飛歌

【上聯(lián)】鴻雁長飛光不度，魚龍潛躍水成文 【下聯(lián)】漁家小住月相隨，鷗鷺往來船載歌

【上聯(lián)】此時相望不相聞，愿逐月華流照君 【下聯(lián)】何處覓人猶有約？欲邀仙子去還家

【上聯(lián)】江畔何人初見月？江月何年初照人 【下聯(lián)】天下有地可藏龍，海風(fēng)哪處可觀心

【上聯(lián)】江天一色無纖塵，皎皎空中孤月輪 【下聯(lián)】楊柳千絲猶有夢，蒙蒙江上滿船燈

4）嵌入筆者所在的公司名稱—“達(dá)觀數(shù)據(jù)”作為藏頭字，分別以“山川巍峨”、“得道修仙”、“田園躬耕”為題材，生成三首七言律詩：

《其一》

達(dá)摩七十二峰高，天下英雄氣郁陶。

觀海三山云縹緲，登樓千仞勢岧峣。

數(shù)莖白發(fā)身長健，百尺丹梯路不遙。

據(jù)險未能窮勝覽，憑欄徙倚思飄飖。

《其二》

達(dá)者由來本自然，人間何處不神仙。

觀空已悟三千界，閱世方知二十年。

數(shù)點(diǎn)青山隨杖屨，一行白鳥下云煙。

據(jù)鞍更欲凌風(fēng)去，回首孤城落照邊。

《其三》

達(dá)摩萬象付評量，造化從來自一方。

觀物有時開口笑，看人無處著心忙。

數(shù)間茅屋臨流水，幾個漁舟傍夕陽。

據(jù)得此中真面目，乾坤何地不滄桑。

5）在訓(xùn)練和生成式引入更多的詩歌標(biāo)簽信息，如風(fēng)格、題材和藏頭字，引導(dǎo)GPT2朝期望的方向的生成詩歌。

訓(xùn)練好模型后，筆者輸入詩歌風(fēng)格（七言絕句、七言律詩）、藏頭字（滄海月明）和題材（金戈忒嗎、世事變遷、靜悟禪機(jī)等），生成如下詩歌：

【格式】七言絕句 【藏頭字】戢戈為武 【主題】金戈鐵馬

戢兵十萬羽林郎，戈壁縱橫百戰(zhàn)場。為報將軍能破敵，武功原是好封疆。

【格式】七言律詩 【藏頭字】滄海月明 【主題】金戈鐵馬

滄海干戈一戰(zhàn)場，西風(fēng)吹淚灑衣裳。海門萬里烽煙息，天地千秋雨露涼。月下樓船喧鼓角，夜深笳鼓動旌旗。明年此夕登臨處，獨(dú)倚闌干對夕陽。

【格式】七言律詩 【藏頭字】滄海月明 【主題】金戈鐵馬

滄波渺渺接長河，極目蒼茫感慨多。海上樓船三百里，云間樓閣五千過。月明古渡漁歌起，秋入荒城鼓角和。明日相逢又相別，不堪回首淚滂沱。

【格式】七言律詩 【藏頭字】滄海月明 【主題】金戈鐵馬

滄波渺渺白鷗群，極目蒼茫萬里云。海上樓船三萬里，天邊烽火一孤墳。月明古渡漁歌起，霜落空山雁影分。明日相逢又相別，故鄉(xiāng)回首淚紛紛。

【格式】七言律詩 【藏頭字】滄海月明 【主題】世事變遷

滄桑劫火幾興亡，回首滄桑感慨傷。海上樓臺空劫火，人間禾黍自悲涼。月明古渡漁歌起，風(fēng)靜寒潮雁影長。明日相逢又相別，故鄉(xiāng)回首一凄涼。

【格式】七言律詩 【藏頭字】滄海月明 【主題】靜悟禪機(jī)

滄浪萬頃白鷗群，此地曾經(jīng)此地分。海上樓臺今夜月，山中樓閣幾秋云。月明古寺僧初定，潮落空江雁正聞。明日相逢又相別，不知何處是離群。

上述生成結(jié)果，平仄符合，押韻亦可，詩意也不錯。不敢說很完美，但至少很多人寫不出如此觀感的詩歌。

此外，上述按題材生成的結(jié)果，筆者進(jìn)行了大量的題材詩歌生成測試，結(jié)果表明詩歌題材和生成詩歌之間的關(guān)聯(lián)性較高，這也從側(cè)面驗證了筆者上述構(gòu)建的詩歌題材語料庫具有一定的合理性。

此外，筆者還通過生成的詩句發(fā)現(xiàn)了古今詩歌表達(dá)方面的一些差異。例如：筆者以“金戈鐵馬”作為生成題材，分別用毛主席《人民解放軍占領(lǐng)南京》和陳老總的《梅嶺三章》中的首聯(lián)打頭，各生成9首詩歌，結(jié)果如下（點(diǎn)擊可查看大圖）：

上面兩張圖中占據(jù)中間C位的是原詩歌，其余的詩歌由毛主席和陳老總詩歌的首聯(lián)“引導(dǎo)”而成，基本含有“金戈鐵馬”相關(guān)的意象，題材貼合度較高，大都跟征戰(zhàn)、戌邊、殺敵保國有關(guān)，比如：

聞道漢家多戰(zhàn)伐，將軍今日重南邦。

旌旗影動三軍肅，刁斗聲傳五夜長。

中原戰(zhàn)血三千里，南國英魂一斷腸。

西風(fēng)鼓角寒吹雁，南國旌旗夜渡河。

然而，可能跟學(xué)習(xí)了大量封建時代的詩歌有關(guān)，這些生成的詩歌到末尾大都是一個悲情的基調(diào)，略顯消極，如以下幾句：

從此邊城多戰(zhàn)伐，不須笳鼓更悲涼。

一路寒聲送歸雁，秋深不見客愁窗。

我欲從君尋舊隱，扁舟重訪草堂堂。

獨(dú)有英靈知此意，不堪回首淚沾裳。

回首故園歸未得，西風(fēng)蕭瑟動悲歌。

回首不堪惆悵事，夕陽芳草滿汀波。

上述生成的詩句缺乏革命主義的樂觀豪情，這是封建時代的詩歌不具備的特質(zhì)，但這恰好毛主席和陳老總這兩首詩歌的與眾不同之處。且看這兩句：

天若有情天亦老，人間正道是滄桑。

投身革命即為家，血雨腥風(fēng)應(yīng)有涯。

“文章合為時而著，歌詩合為事而作”，上述的結(jié)果也恰恰從側(cè)面體現(xiàn)了詩歌創(chuàng)作具有時代感和現(xiàn)實感，盡管是寫同一題材，但由于詩人的人生軌跡和面臨的時代背景不一樣，胸中所內(nèi)含的氣象也大不相同。

上述由GPT2生成的詩歌看起來都還不錯，很多到了以假亂真的地步，這種情況下，我們該如何甄別出其中哪些是人寫的，哪些是機(jī)器寫的？

機(jī)器寫作詩歌歸根到底還是一個統(tǒng)計學(xué)問題，“解鈴還須系鈴人”，甄別“真?zhèn)巍钡氖虑檫€得統(tǒng)計學(xué)來解決。

7.2 人機(jī)詩歌創(chuàng)作的差異比較

詩歌生成建模大致的原理是：通過大量詩歌語料，詩歌生成模型能學(xué)習(xí)到任一詩句中相鄰的字詞之間的依賴關(guān)系。

比如出現(xiàn)一個“漠”，GPT2按照學(xué)習(xí)到的經(jīng)驗，會猜測接下來會出現(xiàn)哪個字，這些字都會以概率的形式“存放”在GPT2模型的“記憶”之中，如：

“漠”：0.1205，

“北”：0.0914，

“然”：0.0121，

“視”：0.00124，

一般情況下，機(jī)器“作詩”時會選擇過往出現(xiàn)幾率最高的字，以此類推，直到碰到“終止符”才結(jié)束，逐漸生成整首詩歌。

這是最簡單的情形，生成的效果也就非常一般，很多時候是文理不通。

為了保證生成效果，一般會（同時）用到一些復(fù)雜的生成策略，如Beam Search、Top-k sampling、Top-p sampling（NUCLEUS SAMPLING，核采樣）、Repetition_penalty（對重復(fù)性進(jìn)行懲罰）、Length_penalty（對生成過長的詩句進(jìn)行懲罰）等。

這樣會兼顧詩歌生成的一些其他因素，如流暢度、豐富度、一致性等，詩歌生成的效果也能得到較大的提升。

筆者基于哈佛大學(xué)的GLTR（ Statistical Detection and Visualization of Generated Text）來探究下機(jī)器和人作詩時的一些差異，該工具輸入的是詩歌，輸出的是機(jī)器和人作的詩歌的字出現(xiàn)概率分布統(tǒng)計，我們從中可以發(fā)現(xiàn)詩歌“煉字”的一些奧秘。

筆者試舉一例：

在上圖中，色塊的顏色代表的是字所在的概率區(qū)間：紅色代表出現(xiàn)概率TOP10的字，黃色的是TOP100，綠色的是TOP1000，紫色的是TOP10000。

從結(jié)果中，我們可以看到機(jī)器作詩時，紅色和黃色的字概率分布區(qū)間占比較大，逐字生成時一般是從頭部的字概率分布中來取，從而導(dǎo)致會詩句生成較為常見的表達(dá)。

人創(chuàng)作詩歌時，各顏色代表的字概率分布區(qū)間占比較為接近，至少是差異不大，最終導(dǎo)致詩歌的表達(dá)千變?nèi)f化，不落俗套。

古時詩人作詩，重在“煉字”。

煉字，指錘煉詞語，指詩人經(jīng)過反復(fù)琢磨，從詞匯寶庫中挑選出最貼切、最精確、最形象生動的詞語來描摹事物或表情達(dá)意。從這個角度來看，具有統(tǒng)計學(xué)意義的“選字”策略基本不可取——不是詞不達(dá)意就是容易落“俗套”。

比如，陶淵明的那句“采菊東籬下，悠然見南山”中“見”換成“望”就不好。

雖然按從詩歌數(shù)據(jù)集學(xué)到的概率來講，“望”在過往出現(xiàn)的概率遠(yuǎn)大于“見”，但“見”通“現(xiàn)”，有“無意中看見”的含義，標(biāo)明作者是不經(jīng)意間抬起頭來看見南山，表達(dá)了整個詩句中那種悠然自得的感觸。

好像在不經(jīng)意間看到了山中美景，符合“山氣日夕佳，飛鳥相與還”這種非常自然的、非常率真的意境，而“望”則顯得有些生硬。

8. 將詩歌翻譯成通俗易懂的白話文

詩歌翻譯，也就是將文言文色彩濃重、一般人不易看懂的詩歌翻譯成現(xiàn)代人容易理解的白話文。

筆者此處用到的模型是兩個BERT構(gòu)成的Encoder-Decoder，目標(biāo)是輸入一句或者一首詩歌，生成相應(yīng)的白話文翻譯。

考慮到古現(xiàn)代漢語存在大量詞匯方面的語義延續(xù)性，不像中英互譯這樣，源語句和目標(biāo)語句之間的語義和語法結(jié)構(gòu)差異極大，它們會有很多共享詞匯，所以訓(xùn)練的語料數(shù)量可以適當(dāng)少些。

詩歌翻譯模型會從大量的翻譯語句對中學(xué)習(xí)到它們之間的語義對應(yīng)關(guān)系，而且是以較為流暢（較理想的情況下）的形式進(jìn)行輸出。

以下是簡要原理圖：

筆者編寫爬蟲采集了某詩歌分享網(wǎng)站上的若干詩歌及其翻譯數(shù)據(jù)，經(jīng)清洗后，得到3萬條訓(xùn)練語句。

部分訓(xùn)練數(shù)據(jù)如下表所示：

訓(xùn)練模型后，筆者選取部分未出現(xiàn)在訓(xùn)練集中的語句作為文本翻譯的示例，部分示例如下：

【詞】問君何事輕離別，一年能幾團(tuán)圓月。楊柳乍如絲，故園春盡時。（菩薩蠻·問君何事輕離別，清，納蘭性德）

【翻譯1】你在什么時候才能夠回家？只有那美麗的桃花已經(jīng)過去了。

【翻譯2】請你問我為什么這樣的輕易消失呢？一年里正是三次月下的清明之夜。楊柳剛像絲絲般柔軟，就好似在家鄉(xiāng)春天已經(jīng)快要過去了。

【詞】山抹微云，天粘衰草，畫角聲斷譙門。水流明月，風(fēng)送殘花，詩心韻動江樓。（《滿庭芳·山抹微云》，前一句作者是宋，秦觀，后一句作者是GPT2）

【翻譯】遠(yuǎn)處的山峰上是一片輕薄的薄云，在天空中飄散著；烏鴉點(diǎn)綴在枯草叢里，號角聲響徹四周。明月照耀下清輝的銀河映射向西邊，傳來陣陣寒梅花的音樂，這時節(jié)讓人肝腸寸斷。

【對聯(lián)】帝道真如，如今都成過去事。民心所向，自古都是往來人。（楊度自挽聯(lián)，上聯(lián)作者是民國，楊度，下一聯(lián)作者是GPT2）

【翻譯】京城大道實在了解我的知識，就像當(dāng)年地方一樣經(jīng)歷過了。百姓心里依舊保護(hù)著百姓生活世界，自古以來都是從前人們來往的人間吧！

【詩句】萬戶千門入建章，金繩界路柳絲黃。和風(fēng)偏度樂聲細(xì)，晴日自隨宮泉長。（《宮詞·萬戶千門入建章》，宋，王仲修）

【翻譯】皇上的宅院已經(jīng)關(guān)閉了建立功名利祿，皇家大道路兩旁的楊柳依舊是那樣的嫩芽。春天來到這里，宮殿高聳入云霄，宮殿中傳出一陣清脆婉轉(zhuǎn)的流水。

【詩句】沅湘兩水清且淺，林花夾岸灘聲激。洞庭浩渺通長江，春來水漲連天碧。（《少年湖南歌》，民國，楊度）

【翻譯1】沅江兩岸的流淌在這里是多么高遠(yuǎn)呢？樹叢生的野草和小洲環(huán)繞著江面，河畔的波濤好像是那樣寬闊無際；春天來了時節(jié)，水面上漲起伏著一片青色。

【翻譯2】沅江兩岸的流淌著一片清澈的江水清澈，茂密的樹林環(huán)繞在河岸上。洞庭湖廣闊無際，春水滔滔不斷地流向遠(yuǎn)方。

【翻譯3】瀟湘兩岸的流淌著一片清澈的水，樹林間的花瓣隨風(fēng)飄蕩。洞庭湖廣闊無際，波濤洶涌，波光粼粼，好像是天空相接。

【翻譯4】沅水湘江清澈見底，水波蕩漾，岸邊樹木繁茂如淺的流動。洞庭湖浩淼遠(yuǎn)望去，水天相接處連成一片。

從結(jié)果上來看，3萬來句的效果還馬馬虎虎，很多翻譯不是直譯過來的，更傾向于“意譯”，機(jī)器翻譯的時候會“腦補(bǔ)”一些場景，如對“山抹微云……詩心韻動江樓”的翻譯，機(jī)器能夠“揣摩”出“這時節(jié)讓人肝腸寸斷”，開始“有內(nèi)味”了。

如果采用一些手段擴(kuò)充下語料，如將整首詩歌和對應(yīng)翻譯逐句拆分、對白話文部分進(jìn)行文本增強(qiáng)（同義詞替換、隨機(jī)插入、隨機(jī)交換等）和將意譯改為直譯等，訓(xùn)練處的模型可能會更強(qiáng)大些，翻譯效果能提升不少。

9. 結(jié)語

通過上述詩歌語料庫分析流程，筆者想說一下對于（文本）數(shù)據(jù)挖掘的一些看法：

所謂挖掘，通常帶有“發(fā)現(xiàn)、尋找、歸納、提煉”等內(nèi)涵，既然需要去發(fā)現(xiàn)和提煉。那么，所要找尋的內(nèi)容往往都不是顯而易見的，而是“隱蔽”和“藏匿”于文本之中，或者是人無法直接在大范圍內(nèi)發(fā)現(xiàn)和歸納出來的。

如果要抽絲剝繭，需要結(jié)合領(lǐng)域知識（如文中的詩歌常識），運(yùn)用多種分析手段（如文中的各類NLU和NLG方法），有時甚至需要逆向思維（如文中的詩歌生成），且各類分析最好是一個前后相繼、互為補(bǔ)充有機(jī)整體，這樣才能以最高的效率來完成文本數(shù)據(jù)的探索任務(wù)。

參考資料：

• 《數(shù)學(xué)與文學(xué)的共鳴》，丘成桐
• 《迦陵說詩.嘉瑩說詩講稿》， 葉嘉瑩
• 《文本數(shù)據(jù)管理與分析》，翟成祥
• 《文本數(shù)據(jù)挖掘》，宗成慶
• 《古代漢語基礎(chǔ)》，吳鴻清
• 《詩詞格律》，王力
• 《語言的科學(xué)》，諾姆.喬姆斯基
• 《現(xiàn)代漢語詞匯學(xué)教程》，周薦
• 《語言的認(rèn)知研究和計算分析》，袁疏林
• 《自然語言處理的認(rèn)知方法》，Bernadette Sharp
• 《自然語言處理入門》，何晗
• https://github.com/Werneror/Poetry
• https://github.com/kpu/kenlm
• https://github.com/jiaeyan/Jiayan
• 《Catching a Unicorn with GLTR: A tool to detect automatically generated text》，http://gltr.io
• 《Better Language Models and Their Implications》，https://openai.com/blog/better-language-models/
• 《自由度+凝固度+統(tǒng)計的新詞發(fā)現(xiàn)》，https://blog.csdn.net/qq_39006282/article/details/91357603

#專欄作家

蘇格蘭折耳喵（微信公眾號：Social Listening與文本挖掘），人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家，數(shù)據(jù)PM一只，擅長數(shù)據(jù)分析和可視化表達(dá)，熱衷于用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)洞察，指導(dǎo)實踐。

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