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七夕节告别单身“神助攻”!AI教你写暖心情话

允中 发自 凹非寺量子位 编纂 | 公众号 QbitAI

恢弘年夜的钢铁直男们,七夕节将近到了,给女朋侪的礼物下单了么?玫瑰鲜花预订好了么?烛光晚餐筹办了么?

甚么?!还有没女朋侪的或还没有向女神剖明的?

要想博得女神芳心,文(甜)艺(言)情(蜜)话(语)也是不克不及少的!

然则,礼物的小贺卡上筹办好要写甚么了吗?打电话或晤面后筹办说啥?还在说“XX,我爱你”,“XX,我们白头到老”么?照样一向挠头不知道怎样表达?

不要紧,AI来解救你!

AI情话、AI藏头诗、AI情诗大年夜礼包开源上线啦!

为了在8月25日是日给钢铁直男们助攻一个浪漫优雅的七夕节,飞桨的研发人员也是蛮拼的!为了给开辟者谋福利,加班加点在PaddleHub上线了AI情话和情诗模子!

话不多说,我们直接看后果!

AI情话实测后果显现

输入:

你问我多爱好你

生成:

你问我多爱好你,我也说不出来,我心里清楚,我甘愿跟你吵架也不愿意去爱他人。

哎妈呀,泪奔了,哭的不要不要的!

再尝尝,输入:

你有打火机么?

生成:

你有打火机么? 没有啊!那你怎样点燃我的心的?

后果炸裂,这还只是一个AI情话功能。

假如再整首诗写在小卡片上,女神的心能刹时化成一江春水向东流。。。

AI藏头诗实测后果显现

输入:

吾爱秋喷香

生成:

吾慕斯人不以官,爱闲能有几人闲。秋来莫作功名看,喷香满南山雪满山。

一战深藏功与名!

今朝演示页限制是七言绝句,假如是需要其它的七言律诗、五言绝句和五言律诗,可以颠末历程代码调用,后果也是妥妥的!

是不是是焦急了?我恍如看到一群大年夜老爷们儿向我杀来。

大年夜家快来我们PaddleHub官网上体验

这是怎样做到的?

如许炸裂后果的背后,离不开顶尖的ERNIE-GEN 算法加持,甚么?不知道ERNIE-GEN?ERNIE传闻过吧,NLP范畴模子中的带头大年夜哥,曾斩获多项大年夜奖!后来颠末不休研发,ERNIE又衍生出了良多其它模子或组件,构成了ERNIE家族!ERNIE-GEN就是个中优异一员。

热情的申明:下面是讲手艺的环节,想体会怎样用的小伙伴可以快速往下滑

ERNIE-GEN是面向生成义务的预演习-微调框架,初次在预演习阶段到场span-by-span 生成义务,让模子每次可以或许生成一个语义完全的片断。在预演习和微调中颠末历程填充式生成机制和噪声感知机制来减缓暴光误差问题。别的, ERNIE-GEN 接纳多片断-多粒度方针文本采样策略, 增强源文本和方针文本的联系关系性,增强了编码器息争码器的交互。

更多详情参考论文ERNIE-GEN:An Enhanced Multi-Flow Pre-training and Fine-tuning Framework for Natural Language Generation

这些由ERNIE-GEN算法衍生出的AI情话(ernie_gen_lover_words)、AI藏头诗(ernie_gen_acrostic_poetry)等模子在微调时起首颠末历程加载ERNIE 1.0中文模子参数完成热启动,然后接纳开辟者在收集上堆积到的情诗、情话数据,基于ERNIE-GEN框架进行微调。与传统的Seq2Seq做法比拟,该模子实际利用后果具有更强的泛化能力,即使是微调利用的数据集中没见过的辞汇或句子,模子也可以或许理解。

例如输入“小编带大年夜家体会一下轨范员恋人节”,将会输出:

实际上“轨范员”“数据库”这些词是从未出而今情话数据集中的,然则得益于常识增强的语义透露显露模子ERNIE带来的泛化能力,使模子依然可以或许贯通到两者之间的关系。同时ERNIE-GEN怪异的填充生成机制和噪声感知生成的策略,使得微调后模子文本生成后果加倍天然流通,比拟传统的基于RNN连络Seq2Seq的生成做法,所需的演习数据量更小,而且文本生成后果更有内在。

正如模子输出所言,希望在七夕这一天,我们的轨范都可以或许正常的工作,大年夜家可以宁神地过个兴奋的恋人节。

想知道怎样用吗?

全部预演习模子只要求安装PaddlePaddle 与 PaddleHub,诸位兄弟只需要体会根本 Python 就可以跑得动。

飞桨PaddleHub的开辟者供应了AI情话、AI藏头诗、AI春联、AI写诗四种文本生成的示例代码,颠末历程 Notebook 文件,我们能更形象地体会模子利用的完全历程。

以下为调用AI情话预演习模子的代码:

import paddlehub as hub#导入预演习模子module = hub.Module(name="ernie_gen_lover_words")#筹办输入开首数据test_texts = ['恋人节']#履行文本生成results = module.generate(texts=test_texts, use_gpu=True, beam_width=5)#打印输出后果for result in results: print(result)

运行这个脚本后,我们即可以收货了。

哎呀,甜度太高了,有点上头。

[2020-08-2120:58:08,095] [ INFO] - Installing ernie_gen_lover_words module[2020-08-2120:58:08,097] [ INFO] - Module ernie_gen_lover_words already installed in/home/aistudio/.paddlehub/modules/ernie_gen_lover_words['恋人节,我愿做一条鱼,任你红烧、白煮、清蒸,然后躺在你温顺的胃里。', '恋人节,对你的忖量太重,压断了电话线,烧坏了手机卡,掏尽了钱包袋,吃光了安眠药,哎!可我照样忖量你。', '恋人节,对你的忖量太重,压断了电话线,烧坏了手机卡,掏尽了钱包袋,吃光了安眠药,哎!可我照样忖量你,祝你恋人节欢愉!', '恋人节,对你的忖量太重,压断了电话线,烧坏了手机卡,掏尽了钱包袋,吃光了安眠药,唉!可我照样忖量你,祝你恋人节欢愉!', '恋人节,对你的忖量太重,压断了电话线,烧坏了手机卡,掏尽了钱包袋,吃光了安眠药,哎!可是我照样忖量你。']

假如有处事化布置的需求,借助 PaddleHub,处事器真个布置也异常简单,直接用一条敕令行在处事器启动模子就行了:

!hubservingstart-mernie_gen_lover_words-p8866

是的,就是这么简单,一行弄定处事器端!比拟手动配置各类参数或调用各类框架,PaddleHub的处事器端布置其实是太好用了。

只要在处事器端完成布置,剩下在客户端调用就问题不大年夜了。以下为客户端向处事器端发送要求做推理的示例脚本,包孕制定要推理的输入文本、发送推理要求、返回并留存推理后果几个部分。

import requestsimport json# 发送HTTP要求data = {'texts':['恋人节'], 'use_gpu':False, 'beam_width':5}headers = {"Content-type": "application/json"}url = "http://www.luotuo.cc/zb_users/upload/2020/08/202008301598767435864221.png" title="七夕节告别单身“神助攻”!AI教你写暖心情话 第10张" alt="七夕节告别单身“神助攻”!AI教你写暖心情话 第10张">

飞桨的PaddleHub已帮我们做好了各类措置历程。相信只要有一些 Python 根本,在本地猜测、和布置到处事器端都是没问题的。

更多预演习模子,即速体会PaddleHub

大年夜家看到的AI情话,包孕之前疫情时期开源的口罩人脸检测模子,都只是飞桨模子生态的冰山一角,更多的高质量的预演习模子,欢迎登录飞桨官网体会。

飞桨模子生态的成长,离不开每名开辟者的供献,值得一提的是,我们本次的AI情话模子,也是开辟者在AI Studio平台基于ERNIE-GEN的代码演习并供献到PaddleHub上的,我们也欢迎更多的开辟者可以到场进来,一路把深度进修模子玩起来用起来,看看颠末历程丰硕的预演习模子还能机关出哪些有趣的义务满足七夕的需求吧。

同时我们相信还有良多手艺达人想体会更多模子微调的手艺细节,为了满足大年夜家的需求,我们将于8月27日开一场直播课为大年夜家进行讲授。

非特殊说明,本文由骆驼资讯网原创或收集发布。

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