如何看待「編詩姬」機器人寫詩？
今天看到朋友圈分享的一個機器人自動作詩軟體。可以填詞作詩也可以隨機生成。附上鏈接：
幫你寫詩的編詩姬你對這個機器人作詩軟體怎麼看？機器人創作是否會在未來取代人類創作？相比於人工作詩，機器人作詩的局限在哪裡？有哪些演算法實現一個作詩系統？需要考慮哪些特徵？做一個寫故事的機器人又有多難？
近來的機器人作詩系統應該都脫胎於Chinese Poetry Generation with Recurrent Neural Networks 這篇論文。就公開的系統來說，前有「微軟律詩絕句」，後有題主分享的編詩姬。
演算法而言，機器作詩無非是基於字元級RNN的各種變形，加之格律的約束。答主之前也稍微有玩過，貼兩首自己訓練的模型做出的七言詩：
然而機器人作詩的問題，仍然是有「詩感」而無「詩意」。從題主貼出的這首詩來看，只能說乍一看像一首詩，但是詩歌想要表達什麼？句與句之間有怎樣的演進？終究不禁細想。RNN雖然能通過學習一些長程的字詞搭配，保持一首詩風格上，或者「詩意」上的統一，但是仍然不能說學習到了真正的語義。
說到底，計算機能夠像模像樣地寫詩，還是利用了詩歌本身的模糊性和普通人對詩的不熟悉。當計算機開始寫作文、寫故事的時候，這種語義上的缺點暴露無疑。
從去年的工作來看，最好的通用故事生成器應該是Skip-Thought Vectors，通過訓練兩組RNN，去encode小說中的句子，再decode出上句和下句。在論文最後，他們給出一個模型生成的故事是這樣的：she grabbed my hand . 「 come on . 」 she fluttered her bag in the air . 「 i think we 』re at your place . i ca
n』t come get you . 」 he locked himself back up . 「 no . she will . 」 kyrian shook his head . 「 we met ... that
congratulations ... said no . 」 the sweat on their fingertips 』s deeper from what had done it all of his flesh hard
did n』t fade . cassie tensed between her arms suddenly grasping him as her sudden her senses returned to its
big form . her chin trembled softly as she felt something unreadable in her light . it was dark . my body shook
as i lost what i knew and be betrayed and i realize just how it ended . it was n』t as if i did n』t open a vein . this
was all my fault , damaged me . i should have told toby before i was screaming . i should 』ve told someone that
was an accident . never helped it . how can i do this , to steal my baby 』s prints ? 」
仍然是一個有小說感，但是nonsensical的東西。
不過基於Skip-Thought Vectors的一個看圖講故事的demo還挺像回事的，題主可以關注 A recurrent neural network for generating little stories about images：
從此穿越小說作者終於不必抄襲古人詩作了……
泛用性和zhuangbility都不高，還得繼續向稻老前輩學習。
既然技術上不是什麼高新尖，那後面幾問當然也沒新鮮玩意兒好講。
順便對某些「詩人」和「古風歌詞」做出的一記嘲諷。
看這個編詩姬的效果，應該用的是字元級RNN，用詩訓練一個RNN語言模型，然後在生成的過程中，在指定位置放入指定的字，然後完成整首詩的生成。不過這樣有一些問題，就是前面生成的詩，無法考慮到後面填入的字，因此填入的字會顯得比較生硬。
謝 @劉知遠 老師邀。
首先很難過的是，
從技術上，我難以做出一個literature review，講解計算機作詩如今的state of art；從文學上，新學舊學我都不是科班出身，雖然自己詩也算入了門，但也不能從理論上講清什麼；從寫回答本身上，我往往沒有寫科普的耐心。那我就簡單來說。
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對當今作詩機的評價
這種作詩機，技術上，詞帶，n-gram，RNN，各種亂搞，總有一款適合你。
然而，一個learning問題，或說nlp問題，最玄學的事情之一就是沒有合適的評價標準。對於這種生成模型猶是。只能讓廣泛人民群眾「大眾點評」。可是以當今中國人對舊詩的鑒賞水平之低，根本沒有分辨好壞詩的能力。就像是一個評測數據集，誰跑都給top 1. 這還評個蛋啊？
詩有詩的語言，至少算是文言的一個別類。然而這門語言，對大部分人來說比英語還陌生。霧裡看花，多半是美的，也多半是假的。
這些作詩機作出的東西，連詩的第一關——「文從字順」，都過不了。
你覺得一個見到你，第一句話說「hello how are you an apple a day dream deeply rooted at ..."這樣的人，算是會說英語嗎？
你覺得一個見到你，第一句話說」hi，好早上，我想一油條和豆漿「這樣的人，算是會說漢語嗎？
當今的作詩機，得先把文從字順一關過了再說。
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對作詩機未來的展望
說不定能寫好。但讓NN寫一首無懈可擊的好詩，那估計英語翻譯漢語的精度已經99%了。代替人不可能。詩是表達工具，寫得再好也不會代替人。是好事。作詩機的擬合度越高，越能倒逼人們不斷接近並探知詩與非詩的界限所在。好像無崖子娶了李秋水後才會更加清楚地意識到：越像她，才越知道身邊的人不是她。
機器寫詩算什麼的了，相聲還能公式化創作了。你們見過嘛呀～第二張是姜昆老師寫的序～！
應該能賣錢，類似唐家三少的小說。
一個應用RNN的項目，個人不覺得有非常高的學術價值。不過這些應用倒是非常有意思，畢竟RNN這種動態的東西展示效果很棒，此外還有利用RNN畫數字，寫故事，創造音樂的。
不如十幾年前的的稻香居作詩機。玩這玩意的大概編程水準不壞，但壓根不懂啥叫寫詩。
這就像 David Cope 那套模擬蕭邦和莫扎特風格作曲的 EMI 系統一樣，屬於典型的技術進步，文化退步案例。（如果覺得進步和退步的說法過於武斷，可以換成技術前衛，文化後衛。）
究其原因，或許是這類軟體的創作者皆爲雅好古典文化的工程師，而非呼吸著廿一世紀文化氣息的藝人。古典文化很好，任何人都可以熱愛，但如果把目標設定爲「讓軟體寫出足可亂真的李白詩歌」，那麼結果絕不可能有文化上的重要意義。好像是清華最近有一個lstm-attention做宋詞的。
從它給的樣例來看。。。。這些系統可能還是比較適合律詩。-----
修辭手法大約有兩類，一類是結構上的，排比啊什麼的；一類是語義上的，比喻啊雙關啊什麼的。可能還有更加複雜的但是我不知道。
這些修辭手法在詩歌上的應用大約也是這麼分的。基本的篇章結構啊押韻啊抑揚啊，現有的詩歌系統大約都能控制的不錯，但是在語義上一些修辭手法就比較少被討論到。大約是因為語義系統本身就很麻煩吧。我對語義系統了解的不多，總感覺大家對語義的討論主要集中在對上下位詞同義詞的討論。這些系統本身也受制於下層的文法結構處理系統的準確率。中國的相關係統大多數是用詩學含英作為基本的初始參數。這本書是一本比喻表，告訴你用什麼詞描述你要描述的。具體分類在微軟的詩歌生成網站上看得到。就是那個人事類花鳥類的。外國的相關係統主要用wordnet。用上下位詞的互換來模擬修辭手法。rnn系列大約是語言模型更好了讀起來更加舒服了。但是相關工作好像沒有。人寫詩是我手寫我心，而它無我無心，只能算是寫手，不是詩人。
可以預見對這個的評價，優點會集中在技術，缺點會集中在「缺乏感情」
作為解決問題的人，我就不重複其他人做過的分析了，只按照以下思路解決
1、詩的感情來自人物、時代背景、生活背景等2、編詩姬，核心在編
因此解決方案如下：
1、中小學生眾包業務，例如：-[SNS流]自動生成圖片供分享到朋友圈/微博，內容為」詩詞「+請總結中心思想，輔以文案優化，例如挑戰性話題。-[Growth Hack流]尋找作業幫等學生app的介面，自動生成題目「請總結以下詩文的中心思想」並提交，根據演算法或直接隨機展現。需要對詩詞做預生成並緩存內容。2、逗逼眾包業務，
-[人肉流]尋找知乎上一本正經的說瞎話的人，發信徵集-[Growth Hack流]自動生成知乎題目，「一分鐘內可以用這首詩編出什麼離奇故事」，並隨機邀請此題答主回答一分鐘內編出的離奇故事是什麼樣的？ - 生活3、逗逼PGC-[祥瑞御免流] 有沒有兩句不同古詩文里的句子連起來卻毫無違和感？ - 馬伯庸的回答
小冰出來了，編詩姬編詩姐神馬的該讓路啦。
詩是人們生活中的感悟，感動，沒有生命和經紀的詩只是一堆押韻的字。
我想起了大劉的小說……詩云……
不知所云
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