如何看待「编诗姬」机器人写诗？ 举报 理由 举报 取消 今天看到朋友圈分享的一个机器人自动作诗软件。可以填词作诗也可以随机生成。附上链接：帮你写诗的编诗姬你对这个机器人作诗软件怎么看？机器人创作是否会在未来取代人类创作？相比于人工作诗，机器人作诗的局限在哪里？有哪些算法实现一个作诗系统？需要考虑哪些特征？做一个写故事的机器人又有多难？ 2017年8月2日 10 条回复 1718 次浏览 人工智能,学习,挖掘,文本,机器,自然语言,诗歌
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近来的机器人作诗系统应该都脱胎于Chinese Poetry Generation with Recurrent Neural Networks
用的算法只是两层的字符级RNN，看起来就可以像模像样的作诗了。
然而机器人作诗的问题，仍然是有“诗感”而无“诗意”。从题主贴出的这首诗来看，只能说乍一看像一首诗，但是诗歌想要表达什么？句与句之间有怎样的演进？终究不禁细想。RNN虽然能通过学习一些长程的字词搭配，保持一首诗风格上，或者“诗意”上的统一，但是仍然不能说学习到了真正的语义。
说到底，计算机能够像模像样地写诗，还是利用了诗歌本身的模糊性和普通人对诗的不熟悉。当计算机开始写作文、写故事的时候，这种语义上的缺点暴露无疑。
从去年的工作来看，最好的通用故事生成器应该是Skip-Thought Vectors
总的来说，计算机创作在近期来看，仍然是篇幅越短、含义越模糊（越需要人脑补），越能够糊弄住人。未来只能期待DL在更好的记忆和处理语义上取得突破。
从此穿越小说作者终于不必抄袭古人诗作了……
泛用性和zhuangbility都不高，还得继续向稻老前辈学习。
既然技术上不是什么高新尖，那后面几问当然也没新鲜玩意儿好讲。
顺便对某些“诗人”和“古风歌词”做出的一记嘲讽。
应该能卖钱，类似唐家三少的小说。
是好事。作诗机的拟合度越高，越能倒逼人们不断接近并探知诗与非诗的界限所在。好像无崖子娶了李秋水后才会更加清楚地意识到：越像她，才越知道身边的人不是她。
谢 @刘知远 老师邀。
首先很难过的是，
从技术上，我难以做出一个literature review，讲解计算机作诗如今的state of art；
从文学上，新学旧学我都不是科班出身，虽然自己诗也算入了门，但也不能从理论上讲清什么；
从写回答本身上，我往往没有写科普的耐心。
那我就简单来说。
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对当今作诗机的评价
这种作诗机，技术上，词带，n-gram，RNN，各种乱搞，总有一款适合你。
然而，一个learning问题，或说nlp问题，最玄学的事情之一就是没有合适的评价标准。对于这种生成模型犹是。只能让广泛人民群众“大众点评”。
可是以当今中国人对旧诗的鉴赏水平之低，根本没有分辨好坏诗的能力。就像是一个评测数据集，谁跑都给top 1. 这还评个蛋啊？
诗有诗的语言，至少算是文言的一个别类。然而这门语言，对大部分人来说比英语还陌生。雾里看花，多半是美的，也多半是假的。
这些作诗机作出的东西，连诗的第一关——“文从字顺”，都过不了。
你觉得一个见到你，第一句话说“hello how are you an apple a day dream deeply rooted at …”这样的人，算是会说英语吗？
你觉得一个见到你，第一句话说”hi，好早上，我想一油条和豆浆“这样的人，算是会说汉语吗？
当今的作诗机，得先把文从字顺一关过了再说。
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对作诗机未来的展望
说不定能写好。但让NN写一首无懈可击的好诗，那估计英语翻译汉语的精度已经99%了。
代替人不可能。
诗是表达工具，写得再好也不会代替人。
看这个编诗姬的效果，应该用的是字符级RNN，用诗训练一个RNN语言模型，然后在生成的过程中，在指定位置放入指定的字，然后完成整首诗的生成。不过这样有一些问题，就是前面生成的诗，无法考虑到后面填入的字，因此填入的字会显得比较生硬。
一个应用RNN的项目，个人不觉得有非常高的学术价值。不过这些应用倒是非常有意思，毕竟RNN这种动态的东西展示效果很棒，此外还有利用RNN画数字，写故事，创造音乐的。