黃石 林政

（中國傳媒大學動畫與數字藝術學院 北京市 100024）

1 概述

自然語言文本生成的核心問題是自然語言如何在計算機中進行表示。常見的方式是使用NLTK等分類詞庫進行分析，分類詞庫存儲大量詞匯，并對每個詞分別存儲其上位詞、同義詞等。但這種方法存在數據主觀化、無法準確計算詞語相似度等問題。如將詞語轉換為one-hot向量表示，則存在向量長度過長等問題。

2003年，Bengio等人以J.R.Firth的理論為基礎，提出在神經網絡中詞嵌入的思想[1]。2013年，Mikolov等人提出word2vec向量模型、Skip-gram和Continuous Bag of Words方法[2]。2014年，Rong X對word2vec模型提供了理論推導和解釋[3]。隨后，斯坦福大學提出詞向量模型GloVe[4]，該模型以“預測”為主，對共現矩陣進行降維從而學習詞向量。2018年，Peters.M.E等人提出詞向量模型ELMo[5]，該模型為雙層雙向的LSTM（長短期記憶網絡），可通過上下文計算同一個詞匯在不同語境下的表達。隨著Transformer架構的流行，出現基于此架構的GPT和BERT模型。

本文采用GPT-2模型，通過Top-k采樣及核采樣方法，基于《唐才子傳》的樣本數據集，生成若干古代漢語文本，并對LSTM、Sequence to sequence、Sequence to sequence+attention等其它方法進行了比較研究，初步驗證了GPT-2在古代漢語環境中的表現。

2 相關工作

2.1 GPT-2語言模型

GPT-2語言模型是由OpenAI發布的GPT模型的改進版本，其核心思想指明語言模型是無監督的多任務學習者。相比于GPT模型，GPT-2的模型規模更大，表現更加優異。

2.2 Top-k采樣方法

自然語言通過上文以預測的方式生成下一個詞匯的解碼過程，通常使用求最大似然、貪婪算法和束搜索等方法，然而生成的文本質量并不理想。實踐證明，Top-k[6]方法更加有效，通過對概率分布進行截斷，選取概率較大的前k個字符，再根據概率，從中抽取生成字符。

更正式地說，給定一個概率分布P(x|x1:i-1)，選取其中的某k個字，使得取得最大值，其中令將初始概率分布進行按式(1)進行重新縮放，后按照新的概率分布P'(x|x1:i-1)進行抽樣，作為下一個生成字。

2.3 Top-p采樣方法

通過分析人類文本和束搜索生成文本的概率分布發現，人類文本中每個詞的困惑度上下起伏波動，而機器生成文本中的困惑度呈現出不自然的平緩，并且其困惑度相對較高。在此基礎上，Top-p采樣方法對概率分布進行截斷，通過定義閾值p，選取累積概率超過閾值p的前n個字符，從中抽取生成字符。

更正式地說，給定一個概率分布P(x|x1:i-1)，按從大到小的順序選取前n個字，使得式(2)成立，其中V(n)?V。

Top-p方法可以在有效截斷分布中不可靠的尾部的同時，允許文本的多樣性，從而在不犧牲流暢性和連貫性的前提下，增強生成文本的多樣性。

3 實驗數據

3.1 數據集

本文使用的數據集取自《唐才子傳》。該文集收唐、五代詩人傳記278篇，寫作風格一致，適合作為神經網絡的輸入數據進行訓練。本文數據集共76769個字符。

3.2 模型

本文同時采用了LSTM、Sequence to sequence、Sequence to sequence加上注意力機制，與GPT-2模型進行了對比實驗。實驗詳情如下：

LSTM模型采用雙層的構架模型，每層包含512個LSTM單元。

Sequence to sequence模型包含編碼器和解碼器兩部分，編碼器和解碼器均為雙層架構，每層包含1024個LSTM單元。

Sequence to sequence加注意力機制模型的編碼器部分采用雙向LSTM單元，在解碼器部分添加了注意力（Attention）機制。

本文選擇了GPT-2模型的“345M”版本，并使用稀疏softmax交叉熵計算損失，使用Adam計算梯度下降，學習率為0.0002。

3.3 生成樣本

模型訓練完成后，使用Top-k采樣（超參數k為40）和核采樣方法（超參數p為0.9）生成文本。

表1：Top-k方法的部分生成樣本

表2：問卷調查結果：語句通順度

表3：問卷調查結果：內容一致度

表4：問卷調查結果：整體質量

4 評估與分析

本文采用調查問卷的評估形式，分別從4個模型的8種分類中隨機挑選16個樣本，與數據集的2個樣本，共計18個樣本作為評測對象。問卷分別從語句通順度、內容一致度、整體質量3個方面對文本進行評估，分數范圍為1-10。

參與問卷調查的100名用戶均為在讀研究生，其中有35名為文學類相關專業碩士。其中有10份表示不熟悉文言文，最終選取其余90份作為有效問卷并進行分析。分析結果如表2、表3、表4所示。結果證明GPT-2生成的樣本質量較高。

但GPT-2生成文本也存在一些問題。如生成“善善善”，“TONY?SK?”等無意義的字段。其原因在于GPT-2模型的預訓練數據以英文為主，且微調訓練集數據過小（僅有233KB），因此預訓練數據的影響較大，容易生成英文字段或無意義的重復文字。

5 總結

實驗證明，在自然語言生成中，GPT-2模型適用于古代漢語文本生成，且生成質量較好。但會小概率生成無意義文本和英文文本。在后續研究中，希望增大微調的訓練集并增長訓練時間，并進一步分析Transform架構在古代漢語環境的表現。