引言：
不知不覺春節(jié)假期馬上到來，在今年的春節(jié)話題中，不難發(fā)現(xiàn)，除了七大姑八大姨親切問候這些常規(guī)話題，人工智能的蹤跡也是隨處可見。AI在以全新的面貌向我們展示值得期待的未來，比如今天，我們可以用PaddlePaddle來嘗試寫副智能春聯(lián)。過年貼春聯(lián)已經(jīng)成為一個傳統(tǒng)習俗，而商場里可選的內(nèi)容不多，很多人想親自出馬，可惜又不大懂平仄對仗。能不能用人工智能幫我們寫春聯(lián)呢？今年春節(jié)，百度、網(wǎng)易和央視網(wǎng)推出了“智能春聯(lián)H5”，只要給出2-4個漢字，它就能據(jù)此“寫”出一副非常具有觀賞性的藏頭春聯(lián)。
是什么讓機器擁有對春聯(lián)這項技能？通過智能春聯(lián)H5，“刷臉”對春聯(lián)只需幾秒就能實現(xiàn)，而這背后是一系列“不可描述”的高深技術。視覺方面，主要應用了人臉檢測、屬性分析、人臉融合等技術，可對圖片中的人臉進行檢測，分析人臉對應的年齡、性別、顏值、微笑指數(shù)、是否佩戴眼鏡等信息，并通過一個詞語概括人臉的特性；進而將圖片中的人臉，與指定模板圖中的人臉進行融合，得到新的圖片。這些技術的難度在于，需要對各種角度的人臉進行檢測，并且能夠提取人臉的五官特征，以便能夠生成與原始人臉相似，但也和模板人臉神似，且毫無違和感的新圖片。
其次是自然語言處理（NLP）方面，基于百度深度學習框架PaddlePaddle先進的神經(jīng)網(wǎng)絡機器翻譯技術，可以將春聯(lián)創(chuàng)作轉化為“翻譯”的過程，所不同的是，翻譯是在兩種語言之間建立聯(lián)系，而春聯(lián)是在同一種語言中建立聯(lián)系。當然，有些人可能會中招“彩蛋”，這些不是AI寫的春聯(lián)。比如你刷臉得出“戲精”這個關鍵詞，就會獲得一副“流量體質天生有戲，主角光環(huán)蓋不住你”，橫批“過足戲癮”的春聯(lián)，這么霸氣十足可是由人工專門為你埋的梗哦！這樣的春聯(lián)出現(xiàn)在朋友圈里，毫無疑問，點贊人數(shù)會瘋狂UpUpUp……
讓我們嘗試體驗一下吧！PaddlePaddle作為深度學習框架，不僅支持深度學習算法的開發(fā)和調(diào)研，而且官方發(fā)布的模型庫(https://github.com/PaddlePaddle/models)里面匯集了各種領先的圖像分類、自然語言處理算法。通過這些算法，我們可以很方便地實現(xiàn)各種好玩有趣的功能，比如：智能春聯(lián)。
智能春聯(lián)有各種玩法，可以根據(jù)用戶輸入的關鍵詞，生成一副對聯(lián)，實現(xiàn)定制化的專屬春聯(lián)，比如：用戶輸入“好運”，百度的人工智能春聯(lián)生成程序就會創(chuàng)作出上下聯(lián)為“一年好運滿園錦繡，萬眾同心遍地輝煌”、橫批為“春光滿園”的春聯(lián)；用戶輸入自己的名字，智能春聯(lián)生成程序可以把自己的名字藏在生成的春聯(lián)中，形成個性化非常強的春聯(lián)，用來發(fā)送給自己的朋友；甚至用戶不需要輸入關鍵詞，只需要拍一張照片，然后就可以根據(jù)這張照片生成圖文并茂的春聯(lián)。那這些功能都是怎么做到的呢？這里我們給大家介紹一下如何用PaddlePaddle開發(fā)一套專屬的智能春聯(lián)生成系統(tǒng)。
一、我們的系統(tǒng)需要先做到能理解圖像的內(nèi)容，比如：用戶輸入的到底是什么？
這是一個典型圖像分類的問題，圖像分類是根據(jù)圖像的語義信息對不同類別圖像進行區(qū)分，是計算機視覺中重要的基礎問題，是物體檢測、圖像分割、物體跟蹤、行為分析、人臉識別等其他高層視覺任務的基礎，在許多領域都有著廣泛的應用。在深度學習時代，圖像分類的準確率大幅度提升，PaddlePaddle在經(jīng)典的數(shù)據(jù)集ImageNet上，開放了常用的模型，包括AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、Inception-v4、MobileNet、DPN(Dual Path Network)、SE-ResNeXt模型，同時也開源了訓練的模型方便用戶下載使用?；谶@些圖像分類算法，可以知道用戶輸入的類別，用類似的技術，還可以知道一些更具體的屬性，比如：對于一張人臉的照片，可以知道性別、年齡這些屬性。有了圖片的這些特征和屬性之后，我們可以進行關鍵詞擴展。比如：對于年輕的女性可以聯(lián)想出一些關鍵詞“風華絕代”、“秀麗”、“端莊”等等，對于小孩可以聯(lián)想出關鍵詞“活潑可愛”、“機智”、“勇敢”等等。
二、拿到這些關鍵詞之后，接下來的任務是什么？
根據(jù)一個關鍵詞，自動生成一副相關的春聯(lián)。春聯(lián)的生成過程可以分成2個步驟，第一個步驟是從關鍵詞生成一副上聯(lián)。然后再根據(jù)上聯(lián)生成一副下聯(lián)。那么如何實現(xiàn)這2個生成步驟呢？我們發(fā)現(xiàn)這個任務跟機器翻譯很相似，可以用類似的技術來實現(xiàn)。機器翻譯（Machine Translation, MT）是用計算機來實現(xiàn)不同語言之間翻譯的技術。被翻譯的語言通常稱為源語言（Source Language），翻譯成的結果語言稱為目標語言（Target Language）。機器翻譯即實現(xiàn)從源語言到目標語言轉換的過程，是自然語言處理的重要研究領域之一。PaddlePaddle的模型庫(PaddlePaddle/models)里面，提供了兩個機器翻譯算法的實現(xiàn)，一個是經(jīng)典的基于LSTM的Seq2Seq模型，另一個是最新的基于Attention的Transformer模型。 類比于機器翻譯任務，可以把智能春聯(lián)輸入的關鍵詞看作是機器翻譯里的源語言句子，然后把根據(jù)關鍵詞生成的上聯(lián)，看作是機器翻譯里的目標語言譯文。相較于此前 Seq2Seq 模型中廣泛使用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（Recurrent Neural Network, RNN），使用（Self）Attention 進行輸入序列到輸出序列的變換主要具有以下優(yōu)勢：計算復雜度更小、計算并發(fā)度更高、更容易學到長距離的依賴關系。我們推薦使用翻譯效果更好的Transformer模型，通常Transfomer可以得到比Seq2Seq更好的翻譯效果。
圖2. Transformer模型核心組件Multi-Head Attention
def scaled_dot_product_attention(q, k, v, attn_bias, d_key, dropout_rate):
"""
Scaled Dot-Product Attention
"""
scaled_q = layers.scale(x=q, scale=d_key**-0.5)
product = layers.matmul(x=scaled_q, y=k, transpose_y=True)
if attn_bias:
product += attn_bias
weights = layers.softmax(product)
if dropout_rate:
weights = layers.dropout(
weights,
dropout_prob=dropout_rate,
seed=ModelHyperParams.dropout_seed,
is_test=False)
out = layers.matmul(weights, v)
return out
圖3. Scaled Dot-Product Attention的PaddlePaddle代碼實現(xiàn)
三、選定了使用的生成算法之后，如何讓機器能夠學會寫春聯(lián)呢？
接下來就需要給系統(tǒng)準備訓練數(shù)據(jù)了，所謂“熟讀唐詩三百首”，對于機器來說，需要見到大量的春聯(lián)，才能夠學會春聯(lián)里用詞和用字的規(guī)律。我們可以去互聯(lián)網(wǎng)上找到大量的春聯(lián)數(shù)據(jù)，比如：“爆竹傳吉語”“臘梅報新春”等等，然后把它們作為訓練數(shù)據(jù)，通常需要幾萬條。有了這些數(shù)據(jù)后，我們從上聯(lián)里抽取出關鍵詞，“爆竹”-> “爆竹傳吉語”，訓練一個從關鍵詞到上聯(lián)的生成模型；然后我們再用“爆竹傳吉語”“臘梅報新春”訓練一個從上聯(lián)到下聯(lián)的生成模型。
準備好訓練數(shù)據(jù)后，就可以啟動Transformer模型的訓練了，可以參考PaddlePaddle/models/neural_machine_translation/transformer里的命令。這個是英德翻譯的例子，在做關鍵詞到上聯(lián)的生成時，需要把訓練數(shù)據(jù)替換成“關鍵詞”到對應“春聯(lián)上聯(lián)”的數(shù)據(jù)；在做上聯(lián)到下聯(lián)生成時，需要把訓練數(shù)據(jù)替換成“春聯(lián)上聯(lián)”到對應“春聯(lián)下聯(lián)”的數(shù)據(jù)。
python -u train.py \
--src_vocab_fpath gen_data/wmt16_ende_data_bpe/vocab_all.bpe.32000 \
--trg_vocab_fpath gen_data/wmt16_ende_data_bpe/vocab_all.bpe.32000 \
--special_token '''
--train_file_pattern gen_data/wmt16_ende_data_bpe/train.tok.clean.bpe.32000.en-de \
--token_delimiter ' ' \
--use_token_batch True \
--batch_size 4096 \
--sort_type pool \
--pool_size 200000
訓練完成后就可以得到一個關鍵詞到上聯(lián)的生成模型，還有一個從上聯(lián)到下聯(lián)的生成模型。注意生成過程，需要執(zhí)行2次Transformer的預測過程，先輸入一個關鍵詞，生成上聯(lián)；然后輸入生成的上聯(lián)，再生成一個下聯(lián)。具體生成參考以下命令。
python -u infer.py \
--src_vocab_fpath gen_data/wmt16_ende_data_bpe/vocab_all.bpe.32000 \
--trg_vocab_fpath gen_data/wmt16_ende_data_bpe/vocab_all.bpe.32000 \
--special_token '''
--test_file_pattern gen_data/wmt16_ende_data_bpe/newstest2016.tok.bpe.32000.en-de \
--token_delimiter ' ' \
--batch_size 32 \
model_path trained_models/iter_100000.infer.model \
beam_size 4 \
max_out_len 255
根據(jù)以上PaddlePaddle官方模型庫提供的一些技術，就可以實現(xiàn)一個好玩的智能春聯(lián)系統(tǒng)了。當然還可以做很多有意思的擴展，比如，可以增加一些古詩詞作為訓練語料，使得生成的春聯(lián)內(nèi)容更為豐富；藏頭春聯(lián)，把關鍵詞按字分開，通過Grid Beam Search的技術，保證生成的關鍵詞會在春聯(lián)特定的位置出現(xiàn)。
感興趣的朋友，可以收集好春聯(lián)訓練語料，便可嘗試實現(xiàn)一個好玩的智能春聯(lián)系統(tǒng)了。
Github地址：
https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/develop/fluid/PaddleNLP/neural_machine_translation/transformer/README_cn.md
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