metadata
language:
- zh
tags:
- generation
- poetry
widget:
- text: 疆场-思乡-归家-耕织《丘处机》
终于落不了油腻俗套， 来弄这劳什子的藏头诗模型
This is a model to generated Chinese poetry with leading characters and certain tune of mood.
本模型为了达到两个目的 Objectives
- 创作藏头诗 🎸
- 创作时尽量融入关键词的意境🪁 🌼 ❄️ 🌝
运作原理 How
这个模型充分利用了gpt2论文的精髓， 论文标题为《语言模型即学万事万物》， 也就是许许多多的学习任务， 可以安排成文本序列的形式，来管理输入输出， 即模型如能根据 「所有自然常数的导数是0， 0的cos是1 ，」算出后面的句子应该是「 四个1相加的阶乘是4， 4的阶乘是24」也就学会了二十四点。 模型在训练上只做了猜测语言序列的任务， 但会兼通万物。
这个码诗模型就是这么来的， 训练任务， 是输入0~10来个关键词+藏头标题+藏头字数+把头换成分类符[CLS]之后的诗句。
'忍看-窈窕-孤寝-勾带-嫩-黄昏《粉度》『二』[CLS]堞云齐，[CLS]清笳、愁入暮烟林杪。素艳透春，玉骨凄凉，勾带月痕生早。江天苍莽黄昏後，依然是、粉寒香瘦。动追感、西园嫩约，夜深人悄。记得东风窈窕。曾夜踏横斜，醉携娇小。惆怅旧欢，回首俱非，忍看绿笺红豆。香销纸帐人孤寝，相思恨、花还知否。梦回处，霜飞翠楼已晓。'
Inference 通道矫情了一点， 大家照抄就是了
不然藏头就不见了
from transformers import (AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('raynardj/keywords-cangtou-chinese-poetry')
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('raynardj/keywords-cangtou-chinese-poetry')
def inference(lead, keywords = []):
"""
lead: 藏头的语句， 比如一个人的名字， 2，3 或4个字
keywords：关键词, 0~12个关键词比较好
"""
leading = f"《{lead}》"
text = "-".join(keywords)+leading
input_ids = tokenizer(text, return_tensors='pt', ).input_ids[:,:-1]
lead_tok = tokenizer(lead, return_tensors='pt', ).input_ids[0,1:-1]
with torch.no_grad():
pred = model.generate(
input_ids,
max_length=256,
num_beams=5,
do_sample=True,
repetition_penalty=2.1,
top_p=.6,
bos_token_id=tokenizer.sep_token_id,
pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
eos_token_id=tokenizer.sep_token_id,
)[0,1:]
# 我们需要将[CLS] 字符， 也就是101, 逐个换回藏头的字符
mask = (pred==101)
while mask.sum()<len(lead_tok):
lead_tok = lead_tok[:mask.sum()]
while mask.sum()>len(lead_tok):
reversed_lead_tok = lead_tok.flip(0)
lead_tok = torch.cat([
lead_tok, reversed_lead_tok[:mask.sum()-len(lead_tok)]])
pred[mask] = lead_tok
# 从 token 编号解码成语句
generate = tokenizer.decode(pred, skip_special_tokens=True)
# 清理语句
generate = generate.replace("》","》\n").replace("。","。\n").replace(" ","")
return generate
感谢liangtongt指出Inference 代码运行时可能会发生的bug.
Cherry picking
大家下了模型,可以自己玩耍。 却也可以尝尝我替大家摘的樱桃🍒
>>> inference("上海",["高楼","虹光","灯红酒绿","华厦"])
高楼-虹光-灯红酒绿-华厦《上海》
『二』
上台星月明如昼。
海阁珠帘卷画堂。
>>> inference("刘先生",["妆容","思","落花","空镜"])
妆容-思-落花-空镜《刘先生》
『三』
刘郎何事不相逢，先把金尊酒未空。
生意自知人薄命，多情只有月明中。