“听我说谢谢你”还能用古诗来说？清华搞了个“据意查句”神器( 二 ) _“听我说谢谢你”还能用古诗来说？清华搞了个“据意查句”神器

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还有这句“你品，你细品”，输出的诗句也都带有了仔细品读、反复回味的意思。

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那么，这个好用又好玩的神器，到底是什么来头呢？
来自清华的“据意查句”
以上说的这个好登西，是由清华推出的“据意查句”神器——WantQuotes 。
诞生自清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP），项目指导教师为孙茂松教授和刘知远副教授。
能够快速从全世界这么多语料中找到你想要的句子，这个神器主要靠的是一个超大的数据集和一个推荐模型。
数据集包含了英语、现代汉语和文言文三大部分。
其中，英语部分有6108个名言警句和126713个上下文文本段；
现代汉语部分，包含有3004句名言和408433个相关上下文；
文言文部分，则有4438段文言典故（包括古诗）和116537段相关上下文。

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推荐模型方面，本文提出使用BERT作为句子编码器来学习名言警句和相关文本表示。
但由于绝大多数名言警句的表达都非常凝练，但是可能其中每个背后的意义又包含很多层，所以在本方法中，研究人员将义原引入到编码器中。
简单来说，义原是语言学中最小的语义单位。语言学家认为义原体系在任何语言中都适用，不与特定语言相关。
举个例子，“男孩”这个词可以由“人类”、“男性”、“儿童”这个三个义原表示，“女孩”则可以由“人类”、“女性”、“儿童”的组合来表达。

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因此在模型中引入义原后，就能很好解决词义消歧的问题，并且能更准确地捕捉到词与词之间的关系。
也就是让模型把语言学得更加透彻。
而在具体任务对比中可以看到，本文方法的性能均优于其他方法。
同时用消融实验验证了训练方法的有效性（下表最后三行结果）。

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在只给出左侧文本的条件下，本文方法的结果依旧优于过去方法。

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还有反向词典和AI作诗系统
看到这里你可能觉得这项工作有点似曾相识。
没错，那个之前爆火的“反向词典”也来自这个实验室。
所谓“反向”，就是和常规词典不同，不是按词寻义，而是反过来给词典一段描述，让它来帮你找词。

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比如还是这句“听我说谢谢你，因为有你，温暖了四季”，用成语应该怎么说？
反向词典可以立马抛出几十乃至上百个选项出来，并且还会标注推荐程度。
背景颜色越深，代表系统推荐程度越高。

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要是碰上啥看不懂的，鼠标一点，就能查看具体释义。

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