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【如何用深度学习框架PaddlePaddle实现智能春联】引言：
不知不觉春节假期马上到来，在今年的春节话题中，不难发现，除了七大姑八大姨亲切问候这些常规话题，人工智能的踪迹也是随处可见 。AI在以全新的面貌向我们展示值得期待的未来，比如今天，我们可以用来尝试写副智能春联 。过年贴春联已经成为一个传统习俗，而商场里可选的内容不多，很多人想亲自出马，可惜又不大懂平仄对仗 。能不能用人工智能帮我们写春联呢？今年春节，百度、网易和央视网推出了“智能春联H5”，只要给出2-4个汉字，它就能据此“写”出一副非常具有观赏性的藏头春联 。
是什么让机器拥有对春联这项技能？通过智能春联H5，“刷脸”对春联只需几秒就能实现，而这背后是一系列“不可描述”的高深技术 。视觉方面，主要应用了人脸检测、属性分析、人脸融合等技术，可对图片中的人脸进行检测，分析人脸对应的年龄、性别、颜值、微笑指数、是否佩戴眼镜等信息，并通过一个词语概括人脸的特性；进而将图片中的人脸，与指定模板图中的人脸进行融合，得到新的图片 。这些技术的难度在于，需要对各种角度的人脸进行检测，并且能够提取人脸的五官特征，以便能够生成与原始人脸相似，但也和模板人脸神似，且毫无违和感的新图片 。
其次是自然语言处理（NLP）方面，基于百度深度学习框架先进的神经网络机器翻译技术，可以将春联创作转化为“翻译”的过程，所不同的是，翻译是在两种语言之间建立联系，而春联是在同一种语言中建立联系 。当然，有些人可能会中招“彩蛋”，这些不是AI写的春联 。比如你刷脸得出“戏精”这个关键词，就会获得一副“流量体质天生有戏，主角光环盖不住你”，横批“过足戏瘾”的春联，这么霸气十足可是由人工专门为你埋的梗哦！这样的春联出现在朋友圈里，毫无疑问，点赞人数会疯狂……
让我们尝试体验一下吧！作为深度学习框架，不仅支持深度学习算法的开发和调研，而且官方发布的模型库()里面汇集了各种领先的图像分类、自然语言处理算法 。通过这些算法，我们可以很方便地实现各种好玩有趣的功能，比如：智能春联 。
智能春联有各种玩法，可以根据用户输入的关键词，生成一副对联，实现定制化的专属春联，比如：用户输入“好运”，百度的人工智能春联生成程序就会创作出上下联为“一年好运满园锦绣，万众同心遍地辉煌”、横批为“春光满园”的春联；用户输入自己的名字，智能春联生成程序可以把自己的名字藏在生成的春联中，形成个性化非常强的春联，用来发送给自己的朋友；甚至用户不需要输入关键词，只需要拍一张照片，然后就可以根据这张照片生成图文并茂的春联 。那这些功能都是怎么做到的呢？这里我们给大家介绍一下如何用开发一套专属的智能春联生成系统 。
一、我们的系统需要先做到能理解图像的内容，比如：用户输入的到底是什么？
这是一个典型图像分类的问题，图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉中重要的基础问题，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层视觉任务的基础，在许多领域都有着广泛的应用 。在深度学习时代，图像分类的准确率大幅度提升，在经典的数据集上，开放了常用的模型，包括、VGG、、、-v4、、DPN(Dual Path )、SE-模型，同时也开源了训练的模型方便用户下载使用 。基于这些图像分类算法，可以知道用户输入的类别，用类似的技术，还可以知道一些更具体的属性，比如：对于一张人脸的照片，可以知道性别、年龄这些属性 。有了图片的这些特征和属性之后，我们可以进行关键词扩展 。比如：对于年轻的女性可以联想出一些关键词“风华绝代”、“秀丽”、“端庄”等等，对于小孩可以联想出关键词“活泼可爱”、“机智”、“勇敢”等等 。
二、拿到这些关键词之后，接下来的任务是什么？
根据一个关键词，自动生成一副相关的春联 。春联的生成过程可以分成2个步骤，第一个步骤是从关键词生成一副上联 。然后再根据上联生成一副下联 。那么如何实现这2个生成步骤呢？我们发现这个任务跟机器翻译很相似，可以用类似的技术来实现 。机器翻译（ , MT）是用计算机来实现不同语言之间翻译的技术 。被翻译的语言通常称为源语言（ ），翻译成的结果语言称为目标语言（ ） 。机器翻译即实现从源语言到目标语言转换的过程，是自然语言处理的重要研究领域之一 。的模型库(/)里面，提供了两个机器翻译算法的实现，一个是经典的基于LSTM的模型，另一个是最新的基于的模型 。类比于机器翻译任务，可以把智能春联输入的关键词看作是机器翻译里的源语言句子，然后把根据关键词生成的上联，看作是机器翻译里的目标语言译文 。相较于此前模型中广泛使用的循环神经网络（, RNN），使用（Self） 进行输入序列到输出序列的变换主要具有以下优势：计算复杂度更小、计算并发度更高、更容易学到长距离的依赖关系 。我们推荐使用翻译效果更好的模型，通常可以得到比更好的翻译效果 。
图2. 模型核心组件Multi-Head
def (q, k, v, , d_key, ):
"""
Dot-
"""
文章插图
= .scale(x=q, scale=d_key**-0.5)
= .(x=, y=k, =True)
if :
+=
= .()
if :
= .(
,
=,
seed=.,
=False)
out = .(, v)
out
图3.Dot- 的代码实现
三、选定了使用的生成算法之后，如何让机器能够学会写春联呢？
接下来就需要给系统准备训练数据了，所谓“熟读唐诗三百首”，对于机器来说，需要见到大量的春联，才能够学会春联里用词和用字的规律 。我们可以去互联网上找到大量的春联数据，比如：“爆竹传吉语”“腊梅报新春”等等，然后把它们作为训练数据，通常需要几万条 。有了这些数据后，我们从上联里抽取出关键词，“爆竹”-> “爆竹传吉语”，训练一个从关键词到上联的生成模型；然后我们再用“爆竹传吉语”“腊梅报新春”训练一个从上联到下联的生成模型 。
准备好训练数据后，就可以启动模型的训练了，可以参考///里的命令 。这个是英德翻译的例子，在做关键词到上联的生成时，需要把训练数据替换成“关键词”到对应“春联上联”的数据；在做上联到下联生成时，需要把训练数据替换成“春联上联”到对应“春联下联”的数据 。
-u train.py \
-- //.bpe.32000 \
-- //.bpe.32000 \
-- ''''''\
-- //train.tok.clean.bpe.32000.en-de \
--' '\
-- True \
-- 4096 \
-- pool \
--
训练完成后就可以得到一个关键词到上联的生成模型，还有一个从上联到下联的生成模型 。注意生成过程，需要执行2次的预测过程，先输入一个关键词，生成上联；然后输入生成的上联，再生成一个下联 。具体生成参考以下命令 。
-u infer.py \
-- //.bpe.32000 \
-- //.bpe.32000 \
-- ''''''\
-- //.tok.bpe.32000.en-de \
--' '\
-- 32 \
/.infer.model \
4 \
255
根据以上官方模型库提供的一些技术，就可以实现一个好玩的智能春联系统了 。当然还可以做很多有意思的扩展，比如，可以增加一些古诗词作为训练语料，使得生成的春联内容更为丰富；藏头春联，把关键词按字分开，通过Grid Beam 的技术，保证生成的关键词会在春联特定的位置出现 。
感兴趣的朋友，可以收集好春联训练语料，便可尝试实现一个好玩的智能春联系统了 。
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