在自然語言處理中，另外一個重要的應用領域，就是文字的自動撰寫。關鍵詞、關鍵短語、自動摘要提取都屬於這個領域中的一種應用。不過這些應用，都是由多到少的生成。這裡我們介紹其另外一種應用：由少到多的生成，包括句子的複寫，由關鍵詞、主題生成文章或者段落等。

基於關鍵詞的文字自動生成模型

本章第一節就介紹基於關鍵詞生成一段文字的一些處理技術。其主要是應用關鍵詞提取、同義詞識別等技術來實現的。下面就對實現過程進行說明和介紹。

場景

在進行搜尋引擎廣告投放的時候，我們需要給廣告撰寫一句話描述。一般情況下模型的輸入就是一些關鍵詞。比如我們要投放的廣告為鮮花廣告，假設廣告的關鍵詞為：“鮮花”、“便宜”。對於這個輸入我們希望產生一定數量的候選一句話廣告描述。

對於這種場景，也可能輸入的是一句話，比如之前人工撰寫了一個例子：“這個週末，小白鮮花只要99元，並且還包郵哦，還包郵哦！”。需要根據這句話複寫出一定數量在表達上不同，但是意思相近的語句。這裡我們就介紹一種基於關鍵詞的文字（一句話）自動生成模型。

原理

模型處理流程如圖1所示。

• 首先根據輸入的資料型別不同，進行不同的處理。如果輸入的是關鍵詞，則在語料庫中選擇和輸入關鍵詞相同的語句。如果輸入的是一個句子，那麼就在語料庫中選擇和輸入語句相似度大於指定閾值的句子。
• 對於語料庫的中句子的關鍵詞提取的演算法，則使用之前章節介紹的方法進行。對於具體的演算法選擇可以根據自己的語料庫的形式自由選擇。
  
  
  圖2
• 語句相似度計算，這裡按照圖2左邊虛線框中的流程進行計算：
  
  • 首先對待計算的兩個語句進行分詞處理，對於分詞後的語句判斷其是否滿足模板變換，如果滿足則直接將語句放入候選集，並且設定相似度為0。如果不滿足則進入到c）步進行計算。
  • 判斷兩個語句是否滿足模板變換的流程圖，如圖2中右邊虛線框所標記的流程所示：（1）首先判斷分詞後，兩個句子的詞是不是完全一樣，而只是位置不同，如果是則滿足模板變換的條件。（2）如果詞不完全相同，就看看對不同的詞之間是否可以進行同義詞變換，如果能夠進行同義詞變換，並且變換後的語句兩個句子去公共詞的集合，該集合若為某一句話的全部詞集合，則也滿足模板變換條件。（3）如果上述兩個步驟都不滿足，則兩個句子之間不滿足模板變換。
  • 對兩個句子剩餘的詞分別兩兩計算其詞距離。假如兩個句子分別剩餘的詞為，句1：“鮮花”、“多少錢”、“包郵”。句2：“鮮花”、“便宜”、“免運費”。那麼其距離矩陣如下表所示：
    
  • 得到相似矩陣以後，就把兩個句子中相似的詞替換為一個，假設我們這裡用“包郵”替換掉“免運費”。那麼兩個句子的詞向量就變為：句1：<鮮花、多少錢、包郵>，句2：<鮮花、便宜、包郵>。
  • 對於兩個句子分別構建bi-gram統計向量，則有：（1）句1：< begin,鮮花>、<鮮花,多少錢>、<多少錢,包郵>、<包郵,end>。（2）句2：< begin,鮮花>、<鮮花,便宜>、<便宜,包郵>、<包郵,end>。
  • 這兩個句子的相似度由如下公式計算：
    
  • 所以上面的例子的相似度為：1.0-2.0*2/8=0.5。
• 完成候選語句的提取之後，就要根據候選語句的數量來判斷後續操作了。如果篩選的候選語句大於等於要求的數量，則按照句子相似度由低到高選取指定數量的句子。否則要進行句子的複寫。這裡採用同義詞替換和根據指定模板進行改寫的方案。

實現

實現候選語句計算的程式碼如下：

Map<String, Double> result = new HashMap<String, Double>();
        if (type == 0) {//輸入為關鍵詞
            result = getKeyWordsSentence(keyWordsList);
        }else {
            result = getWordSimSentence(sentence);
        }
        //得到候選集數量大於等於要求的數量則對結果進行裁剪
        if (result.size() >= number) {
            result = sub(result, number);
        }else {
            //得到候選集數量小於要求的數量則對結果進行新增
            result = add(result, number);
        }

• 首先根據輸入的內容形式選擇不同的生成模式進行語句生成。這一步的關鍵在於對語料庫的處理，對於相似關鍵詞和相似語句的篩選。對於關鍵詞的篩選，我們採用布隆演算法進行，當然也可以採用索引查詢的方式進行。對於候選語句，我們首先用關鍵詞對於語料庫進行一個初步的篩選。確定可能性比較大的語句作為後續計算的語句。
• 對於得到的候選結果，我們都以map的形式儲存，其中key為後續語句，value為其與目標的相似度。之後按照相似度從低到高進行篩選。至於map的排序我們在之前的章節已經介紹了，這裡就不再重複了。

實現語句相似篩選計算的程式碼如下。

for (String sen : sentenceList) {
            //對待識別語句進行分詞處理
            List<Item> wordsList1 = parse(sentence);
            List<Item> wordsList2 = parse(sen);
            //首先判斷兩個語句是不是滿足目標變換
            boolean isPatternSim = isPatternSimSentence(wordsList1, wordsList2);
            if (!isPatternSim) {//不滿足目標變換
                //首先計算兩個語句的bi-gram相似度
                double tmp = getBigramSim(wordsList1, wordsList2);
                //這裡的篩選條件是相似度小於閾值，因為bi-gram的相似度越小，代表兩者越相似
                if (threshold > tmp) {
                    result.put(sen,tmp);
                }
            }else {
                result.put(sen,0.0);
            }
        }

• 首先對待識別的兩個語句進行分詞，並對分詞後的結果進行模板轉換的識別，如果滿足模板轉換的條件，則將語句作為候選語句，並且賦值一個最小的概率。如果不滿足則計算兩者的bi-gram的相似度。再根據閾值進行篩選。
• 這裡使用的bi-gram是有改進的，而常規的bi-gram是不需要做比例計算的。這裡進行這個計算是為了避免不同長度的字元的影響。對於相似度的度量也可以根據自己的實際情況選擇合適的度量方式進行。

拓展

本節處理的場景是：由文字到文字的生成。這個場景一般主要涉及：文字摘要、句子壓縮、文字複寫、句子融合等文字處理技術。其中本節涉及文字摘要和句子複寫兩個方面的技術。文字摘要如前所述主要涉及：關鍵詞提取、短語提取、句子提取等。句子複寫則根據實現手段的不同，大致可以分為如下幾種。

• 基於同義詞的改寫方法。這也是本節使用的方式，這種方法是詞彙級別的，能夠在很大程度上保證替換後的文字與原文語義一致。缺點就是會造成句子的通順度有所降低，當然可以結合隱馬爾科夫模型對於句子搭配進行校正提升整體效果。
• 基於模板的改寫方法。這也是本節使用的方式。該方法的基本思想是，從大量收集的語料中統計歸納出固定的模板，系統根據輸入句子與模板的匹配情況，決定如何生成不同的表達形式。假設存在如下的模板。
  
  • rzv n, a a ——> a a, rzv n
  • 那麼對於（輸入）：
    這/rzv, 鮮花/n, 真/a, 便宜/a
    就可以轉換為（輸出）：
    真/a, 便宜/a, 這/rzv, 鮮花/n
    該方法的特點是易於實現，而且處理速度快，但問題是模板的通用性難以把握，如果模板設計得過於死板，則難以處理複雜的句子結構，而且，能夠處理的語言現象將受到一定的約束。如果模板設計得過於靈活，往往產生錯誤的匹配。
• 基於統計模型和語義分析生成模型的改寫方法。這類方法就是根據語料庫中的資料進行統計，獲得大量的轉換概率分佈，然後對於輸入的語料根據已知的先驗知識進行替換。這類方法的句子是在分析結果的基礎上進行生成的，從某種意義上說，生成是在分析的指導下實現的，因此，改寫生成的句子有可能具有良好的句子結構。但是其所依賴的語料庫是非常大的，這樣就需要人工標註很多資料。對於這些問題，新的深度學習技術可以解決部分的問題。同時結合知識圖譜的深度學習，能夠更好地利用人的知識，最大限度地減少對訓練樣本的資料需求。

RNN模型實現文字自動生成

6.1.2節介紹了基於短文字輸入獲得長文字的一些處理技術。這裡主要使用的是RNN網路，利用其對序列資料處理能力，來實現文字序列資料的自動填充。下面就對其實現細節做一個說明和介紹。

場景

在廣告投放的過程中，我們可能會遇到這種場景：由一句話生成一段描述文字，文字長度在200～300字之間。輸入也可能是一些主題的關鍵詞。

這個時候我們就需要一種根據少量文字輸入產生大量文字的演算法了。這裡介紹一種演算法：RNN演算法。在5.3節我們已經介紹了這個演算法，用該演算法實現由拼音到漢字的轉換。其實這兩個場景的模式是一樣的，都是由給定的文字資訊，生成另外一些文字資訊。區別是前者是生成當前元素對應的漢字，而這裡是生成當前元素對應的下一個漢字。

原理

同5.3節一樣，我們這裡使用的還是Simple RNN模型。所以整個計算流程圖如圖3所示。

• 在特徵選擇的過程中，我們需要更多地考慮上下兩段之間的銜接關係、一段文字的長度、段落中感情變化、措辭變換等描述符提取。這樣能更好地實現文章自然的轉承啟合。
• 在生成的文章中，對於形容詞、副詞的使用可以給予更高的比重，因為形容詞、副詞一般不會影響文章的結構，以及意思的表達，但同時又能增加文章的吸引力。比如最好的，最漂亮的，最便宜的等，基本都是百搭的詞，對於不同的名詞或者動名詞都可以進行組合，同時讀者看到以後，一般都有慾望去深度瞭解。
• 對於和主題相關的詞，可以在多處使用，如果能替換為和主題相關的詞都儘量替換為和主題相關的詞。因為這個不僅能提升文章的連貫性，還能增加主題的曝光率。
• 上面這些是對於廣告場景提出的一些經驗之談，其他場景的模式或許不太適用，不過可以根據自己的場景確定具體的優化策略。
• 具體的計算流程和5.3節基本一致，在這裡就不再贅述了。

程式碼

實現特徵訓練計算的程式碼如下：

    public double train(List<double[]> x, List<double[]> y) {
        alreadyTrain = true;
        double minError = Double.MAX_VALUE;
        for (int i = 0; i < totalTrain; i++) {
            //定義更新陣列
            double[][] weightLayer0_update = new double[weightLayer0.length][weightLayer0[0].length];
            double[][] weightLayer1_update = new double[weightLayer1.length][weightLayer1[0].length];
            double[][] weightLayerh_update = new double[weightLayerh.length][weightLayerh[0].length];
            List<double[]> hiddenLayerInput = new ArrayList<double[]>();
            List<double[]> outputLayerDelta = new ArrayList<double[]>();
            double[] hiddenLayerInitial = new double[hiddenLayers];
            //對於初始的隱含層變數賦值為0
            Arrays.fill(hiddenLayerInitial, 0.0);
            hiddenLayerInput.add(hiddenLayerInitial);
            double overallError = 0.0;
            //前向網路計算預測誤差
            overallError = propagateNetWork(x, y, hiddenLayerInput,
                    outputLayerDelta, overallError);
            if (overallError < minError) {
                minError = overallError;
            }else {
                continue;
            }
            first2HiddenLayer = Arrays.copyOf(hiddenLayerInput.get(hiddenLayerInput.size()-1), hiddenLayerInput.get(hiddenLayerInput.size()-1).length);
            double[] hidden2InputDelta = new double[weightLayerh_update.length];
            //後向網路調整權值矩陣
            hidden2InputDelta = backwardNetWork(x, hiddenLayerInput,
                    outputLayerDelta, hidden2InputDelta,weightLayer0_update, weightLayer1_update, weightLayerh_update);
            weightLayer0 = matrixAdd(weightLayer0, matrixPlus(weightLayer0_update, alpha));
            weightLayer1 = matrixAdd(weightLayer1, matrixPlus(weightLayer1_update, alpha));
            weightLayerh = matrixAdd(weightLayerh, matrixPlus(weightLayerh_update, alpha));
        }
        return -1.0;
    }

• 首先對待調整的變數進行初始化，在完成這一步之後，就開始運用前向網路對輸入值進行預測，完成預測之後，則運用後向網路根據預測誤差對各個權值向量進行調整。

• 這個過程需要注意的是，每次權值的更新不是全量更新，而是根據學習速率alpha來進行更新的。其他的步驟基本和之前描述的一樣。

實現預測計算的程式碼如圖下：

    public double[] predict(double[] x) {
        if (!alreadyTrain) {
            new IllegalAccessError("model has not been trained, so can not to be predicted!!!");
        }
        double[] x2FirstLayer = matrixDot(x, weightLayer0);
        double[] firstLayer2Hidden = matrixDot(first2HiddenLayer, weightLayerh);
        if (x2FirstLayer.length != firstLayer2Hidden.length) {
            new IllegalArgumentException("the x2FirstLayer length is not equal with firstLayer2Hidden length!");
        }
        for (int i = 0; i < x2FirstLayer.length; i++) {
            firstLayer2Hidden[i] += x2FirstLayer[i];
        }
        firstLayer2Hidden = sigmoid(firstLayer2Hidden);
        double[] hiddenLayer2Out = matrixDot(firstLayer2Hidden, weightLayer1);
        hiddenLayer2Out = sigmoid(hiddenLayer2Out);
        return hiddenLayer2Out;
    }

• 在預測之前首先要確定模型是不是已經訓練完成，如果沒有訓練完成，則要先進行訓練得到預測模型。當然這是一個跟具體業務邏輯有關的校驗，這主要是針對預測和訓練分開的情況，如果訓練和預測是在一個流程內的，則也可以不用校驗。
• 在得到訓練模型之後，就根據前向網路的流程逐步計算，最終得到預測值。因為我們這裡是一個分類問題，所以最終是選擇具有最大概率的字作為最終的輸出。

拓展

文字的生成，按照輸入方式不同，可以分為如下幾種：

1. 文字到文字的生成。即輸入的是文字，輸出的也是文字。
2. 影象到文字。即輸入的是影象，輸出的是文字。
3. 資料到文字。即輸入的是資料，輸出的是文字。
4. 其他。即輸入的形式為非上面三者，但是輸出的也是文字。因為這類的輸入比較難歸納，所以就歸為其他了。

其中第2、第3種最近發展得非常快，特別是隨著深度學習、知識圖譜等前沿技術的發展。基於影象生成文字描述的試驗成果在不斷被重新整理。基於GAN（對抗神經網路）的影象文字生成技術已經實現了非常大的圖譜，不僅能夠根據圖片生成非常好的描述，還能根據文字輸入生成對應的圖片。

由資料生成文字，目前主要應用在新聞撰寫領域。中文和英文的都有很大的進展，英文的以美聯社為代表，中文的則以騰訊公司為代表。當然這兩家都不是純粹地以資料為輸入，而是綜合了上面4種情況的新聞撰寫。

從技術上來說，現在主流的實現方式有兩種：一種是基於符號的，以知識圖譜為代表，這類方法更多地使用人的先驗知識，對於文字的處理更多地包含語義的成分。另一種是基於統計（聯結）的，即根據大量文字學習出不同文字之間的組合規律，進而根據輸入推測出可能的組合方式作為輸出。隨著深度學習和知識圖譜的結合，這兩者有明顯的融合現象，這應該是實現未來技術突破的一個重要節點。

編者按： 本書主要從語義模型詳解、自然語言處理系統基礎演算法和系統案例實戰三個方面，介紹了自然語言處理中相關的一些技術。對於每一個演算法又分別從應用原理、數學原理、程式碼實現，以及對當前方法的思考四個方面進行講解。
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