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【嵌牛导读】：在自然语言处理中，另外一个重要的应用领域，就是文本的自动撰写。关键词、关键短语、自动摘要提取都属于这个领域中的一种应用。不过这些应用，都是由多到少的生成。这里我们介绍其另外一种应用：由少到多的生成，包括句子的复写，由关键词、主题生成文章或者段落等。
【嵌牛鼻子】：文本生成；RNN
【嵌牛提问】：什么是RNN呢？又如何使用 RNN 模型实现文本自动生成呢？
【嵌牛正文】：
1. 基于关键词的文本自动生成模型
基于关键词生成一段文本的一些处理技术。其主要是应用关键词提取、同义词识别等技术来实现的。下面就对实现过程进行说明和介绍。
2. 场景
在进行搜索引擎广告投放的时候，我们需要给广告撰写一句话描述。一般情况下模型的输入就是一些关键词。比如我们要投放的广告为鲜花广告，假设广告的关键词为：“鲜花”、“便宜”。对于这个输入我们希望产生一定数量的候选一句话广告描述。
对于这种场景，也可能输入的是一句话，比如之前人工撰写了一个例子：“这个周末，小白鲜花只要99元，并且还包邮哦，还包邮哦！”。需要根据这句话复写出一定数量在表达上不同，但是意思相近的语句。这里我们就介绍一种基于关键词的文本（一句话）自动生成模型。
3. 原理
模型处理流程如图1所示。
01首先根据输入的数据类型不同，进行不同的处理。如果输入的是关键词，则在语料库中选择和输入关键词相同的语句。如果输入的是一个句子，那么就在语料库中选择和输入语句相似度大于指定阈值的句子。
02对于语料库的中句子的关键词提取的算法，则使用之前章节介绍的方法进行。对于具体的算法选择可以根据自己的语料库的形式自由选择。
图2
03 语句相似度计算，这里按照图2左边虚线框中的流程进行计算：
04 首先对待计算的两个语句进行分词处理，对于分词后的语句判断其是否满足模板变换，如果满足则直接将语句放入候选集，并且设置相似度为0。如果不满足则进入到c）步进行计算。
05 判断两个语句是否满足模板变换的流程图，如图2中右边虚线框所标记的流程所示：（1）首先判断分词后，两个句子的词是不是完全一样，而只是位置不同，如果是则满足模板变换的条件。（2）如果词不完全相同，就看看对不同的词之间是否可以进行同义词变换，如果能够进行同义词变换，并且变换后的语句两个句子去公共词的集合，该集合若为某一句话的全部词集合，则也满足模板变换条件。（3）如果上述两个步骤都不满足，则两个句子之间不满足模板变换。
06 对两个句子剩余的词分别两两计算其词距离。假如两个句子分别剩余的词为，句1：“鲜花”、“多少钱”、“包邮”。句2：“鲜花”、“便宜”、“免运费”。那么其距离矩阵如下表所示：
07 得到相似矩阵以后，就把两个句子中相似的词替换为一个，假设我们这里用“包邮”替换掉“免运费”。那么两个句子的词向量就变为：句1：<鲜花、多少钱、包邮>，句2：<鲜花、便宜、包邮>。
08 对于两个句子分别构建bi-gram统计向量，则有：（1）句1：< begin,鲜花>、<鲜花,多少钱>、<多少钱,包邮>、<包邮,end>。（2）句2：< begin,鲜花>、<鲜花,便宜>、<便宜,包邮>、<包邮,end>。
这两个句子的相似度由如下公式计算：
所以上面的例子的相似度为：1.0-2.0*2/8=0.5。
完成候选语句的提取之后，就要根据候选语句的数量来判断后续操作了。如果筛选的候选语句大于等于要求的数量，则按照句子相似度由低到高选取指定数量的句子。否则要进行句子的复写。这里采用同义词替换和根据指定模板进行改写的方案。
4. 拓展
本节处理的场景是：由文本到文本的生成。这个场景一般主要涉及：文本摘要、句子压缩、文本复写、句子融合等文本处理技术。其中本节涉及文本摘要和句子复写两个方面的技术。文本摘要如前所述主要涉及：关键词提取、短语提取、句子提取等。句子复写则根据实现手段的不同，大致可以分为如下几种。
基于同义词的改写方法。这也是本节使用的方式，这种方法是词汇级别的，能够在很大程度上保证替换后的文本与原文语义一致。缺点就是会造成句子的通顺度有所降低，当然可以结合隐马尔科夫模型对于句子搭配进行校正提升整体效果。
基于模板的改写方法。这也是本节使用的方式。该方法的基本思想是，从大量收集的语料中统计归纳出固定的模板，系统根据输入句子与模板的匹配情况，决定如何生成不同的表达形式。假设存在如下的模板。
rzv n, a a ——> a a, rzv n
那么对于（输入）：
这/rzv, 鲜花/n, 真/a, 便宜/a
就可以转换为（输出）：
真/a, 便宜/a, 这/rzv, 鲜花/n
该方法的特点是易于实现，而且处理速度快，但问题是模板的通用性难以把握，如果模板设计得过于死板，则难以处理复杂的句子结构，而且，能够处理的语言现象将受到一定的约束。如果模板设计得过于灵活，往往产生错误的匹配。
基于统计模型和语义分析生成模型的改写方法。这类方法就是根据语料库中的数据进行统计，获得大量的转换概率分布，然后对于输入的语料根据已知的先验知识进行替换。这类方法的句子是在分析结果的基础上进行生成的，从某种意义上说，生成是在分析的指导下实现的，因此，改写生成的句子有可能具有良好的句子结构。但是其所依赖的语料库是非常大的，这样就需要人工标注很多数据。对于这些问题，新的深度学习技术可以解决部分的问题。同时结合知识图谱的深度学习，能够更好地利用人的知识，最大限度地减少对训练样本的数据需求。
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