“听我说谢谢你”还能用古诗来说?清华搞了个“据意查句”神器,一键搜索你想要的名言警句

前沿科技 2年前 (2022) 虚像
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艾瑞巴得,又有神器来拯救文盲了!

天气太热只会念叨一句 " 热死了 "?发朋友圈翻来覆去才憋出几个字?

这个检索神器值得了解一下。

只要在搜索框里输入你想表达的意思,如 " 热死了 "。

立刻就能有20 个表达这一意思的句子任君挑选。

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句子类型还能按需选取,名言警句、歇后语、古诗文都不在话下。

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并且给出的名言还会注明出处作者,这下再也不用啥话都往迅哥儿身上套了。

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怪不得网友直呼:朋友圈文案高级表达查找替换系统

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而且,我们在试玩了几轮后发现,这个神器在 hold 住网络俗语 " 精髓 " 上的表现有些出人意料。

比如这两天大家都在说的 "精神内耗"。

它给出了一段卢梭的话,完全拿捏住了词语本来的意思,语言逼格立马提升好几度。

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甚至还能找出意思相近的古诗文

来自欧阳修《秋声赋》中的这句 "百忧感其心,万事劳其形,有动乎中,必遥其情",说的意思就是焦虑使人精神疲惫。

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果真是能通杀古今了。

于是,我们找来了更多网络流行语喂给它,看看还能擦出什么火花 ~

听我说谢谢你,但古诗版

第一个要尝试的网络名句,是 "听我说,谢谢你"。

神器反向输出结果中,意思最为贴近的是王维的这句 " 举世无相识,终身思旧恩 "。

这句诗中明确体现了说话主体人表达感谢之意,称得上是 " 听我说谢谢你 " 的究极上流版。

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还有在句式上非常接近的结果,是温庭筠笔下的 " 知我意,感君怜 "。

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最让人意想不到的,是神器反向输出了《将进酒》里的 " 与君歌一曲,请君为我倾耳听 "。

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乍看之下,这个答案好像是错的。

但要知道 " 听我说谢谢你 " 能成为梗,就是因为防疫人员尴尬被迫听歌事件……

这么看,反向输出神器还意外扣了题

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不只是这句梗,还有很多网络用语,反向输出神器的回答都是貌似不着边际,但又让人觉得异常契合。

比如输入 " 无语子 ",给出的诗句有:

满怀心腹事,尽在不言中。

这不就是大家表达无语时的真实心境吗?因为不便明说,所以沉默,所以无语。

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还有这句 " 你品,你细品 ",输出的诗句也都带有了仔细品读、反复回味的意思。

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那么,这个好用又好玩的神器,到底是什么来头呢?

来自清华的 " 据意查句 "

以上说的这个好登西,是由清华推出的 " 据意查句 " 神器——WantQuotes

诞生自清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室(THUNLP),项目指导教师为孙茂松教授和刘知远副教授。

能够快速从全世界这么多语料中找到你想要的句子,这个神器主要靠的是一个超大的数据集和一个推荐模型

数据集包含了英语、现代汉语和文言文三大部分。

其中,英语部分有 6108 个名言警句和 126713 个上下文文本段;

现代汉语部分,包含有 3004 句名言和 408433 个相关上下文;

文言文部分,则有 4438 段文言典故(包括古诗)和 116537 段相关上下文。

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推荐模型方面,本文提出使用BERT作为句子编码器来学习名言警句和相关文本表示。

但由于绝大多数名言警句的表达都非常凝练,但是可能其中每个背后的意义又包含很多层,所以在本方法中,研究人员将义原引入到编码器中。

简单来说,义原是语言学中最小的语义单位。语言学家认为义原体系在任何语言中都适用,不与特定语言相关。

举个例子," 男孩 " 这个词可以由 " 人类 "、" 男性 "、" 儿童 " 这个三个义原表示," 女孩 " 则可以由 " 人类 "、" 女性 "、" 儿童 " 的组合来表达。

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因此在模型中引入义原后,就能很好解决词义消歧的问题,并且能更准确地捕捉到词与词之间的关系。

也就是让模型把语言学得更加透彻。

而在具体任务对比中可以看到,本文方法的性能均优于其他方法。

同时用消融实验验证了训练方法的有效性(下表最后三行结果)。

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在只给出左侧文本的条件下,本文方法的结果依旧优于过去方法。

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还有反向词典和 AI 作诗系统

看到这里你可能觉得这项工作有点似曾相识。

没错,那个之前爆火的 "反向词典" 也来自这个实验室。

所谓 " 反向 ",就是和常规词典不同,不是按词寻义,而是反过来给词典一段描述,让它来帮你找词。

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比如还是这句 " 听我说谢谢你,因为有你,温暖了四季 ",用成语应该怎么说?

反向词典可以立马抛出几十乃至上百个选项出来,并且还会标注推荐程度。

背景颜色越深,代表系统推荐程度越高。

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要是碰上啥看不懂的,鼠标一点,就能查看具体释义。

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而除了拯救现代失语人外,他们还让 AI 尝试过写古诗,之前也在网络上爆火过。

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不得不说,THUNLP 真是要把 AI+ 中文玩出花了。

该实验室由孙茂松教授领衔,教师队伍中还有刘洋教授和刘知远副教授。

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前不久,THUNLP 还获得了 ACL 2022 最佳演示论文奖(Best Demo Paper Award)。

该奖项是 ACL 系列会议对 System Demonstration 论文授予的最佳论文奖项,每届会议基于评审人员评估的系统贡献度、完成度、影响力及会议演示综合效果的综合评价评选出一篇获奖论文。

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One More Thing

目前," 反向词典 " 在网页端和微信小程序上都能使用,APP 在路上了。

" 据意查句 " 还只能在网页端使用(需要扫码关注公众号登陆一下子)。

另外,团队表示还是希望大家在使用时多给反馈、多提建议。

比如给好的推荐名句点赞,如果看到有错误之处也能直接指正。

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对了,研发团队还表示,作为开源项目随时欢迎大家加入,参与项目设计 & 开发、提出需求、反馈问题。

感兴趣的话就去官网戳戳公告吧 ~

原文地址:http://www.myzaker.com/article/62e54c8a8e9f09637c4d20db

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