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背景
人工智能在提出之时，人们就希望计算机能像人一样看（计算机视觉）、像人一样听（语音识别）、像人一样说（语言合成）、像人一样写（自然语言生成）。如果一个人无法区分计算机生成的语言、人类写的语言，那么就说明计算机已经具备人类一样的思维能力了。
而在早期，古诗词的生成模型包括：（1）随机生成模型：词语进行随机组合和堆砌，这样生成的古诗词往往不符合语法要求；（2）基于模板和模式的方法，这种方法生成的古诗词质量较高，但是可扩展性、灵活性很差；（3）基于遗传算法、摘要生成、统计机器翻译的算法。最近的古诗词生成算法主要是基于神经网络模型。从简单的RNN到层次化、添加Attention、基于规划、迭代求精的复杂神经网络，再到基于GAN的古诗词生成模型。基于神经网络的模型利用了神经网络强大的建模能力，生成的古诗词流畅性很好。
代码：这里
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模型
2.1 普通的最大似然模型
简单的MLE模型[1]，核心部件在于RNN（可以是LSTM、GRU等）,根据内部的状态向量、以及上一次输出的字符，来更新状态，并且产生输出。即
![\[h_j = RNN(h_{i-1}, Ey_{i-1})\]](http://www.hackcha.cn/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-55189777ef1c33b78562772cc2353a11_l3.png "Rendered by QuickLaTeX.com")
![\[p=softmax(h_i)\]](http://www.hackcha.cn/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-f5b54d1a4cc36fd420510d9cbd29a278_l3.png "Rendered by QuickLaTeX.com")
![\[y_i =sample(p)\]](http://www.hackcha.cn/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-03d6099f179dda9a5e7dc0c7f649a518_l3.png "Rendered by QuickLaTeX.com")
而hi则是状态，这边的E表示字符的embedding，将每个字符都映射到一个向量。yi则是输出的字符，使用一个softmax计算字典中的字符作为输出的概率，并从中采样得到输出的字符。这样不断迭代产生每个字符。我们使用一个特殊字符作为古诗的开始，使用一个字符来表示古诗的结束。
训练的时候，通过最大化训练样本的似然值来得到。即：
![\[L = \sum_{d\in D}\sum_{w_i\in d} \log (p(w_i))\]](http://www.hackcha.cn/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-f7b9b94dd6c8ea20b5744829f1ed932b_l3.png "Rendered by QuickLaTeX.com")
2.2 GAN模型
GAN模型[2]使用不同的一个目标函数。它拥有一个生成器、一个判别器。判别器尽量从所有的古诗词中识别出真实的古诗词，而生成器尽量生成能够骗过判别器的古诗词。两者通过玩一个min-max的游戏，不断提高生成古诗词的质量。详细原理参见：
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结果
有部分研究使用了BLEU对生成结果进行评价。但是BLEU这个指标本身并不能反映生成古诗词的质量。因此我们直接看生成的古诗词。
最大似然模型生成的结果：
乱岸危牛顶上收，曲桥流处又从畴。早秋醉著鸬鹚侣，信酒非闲语让钱。
夜枕溪帆来入寺，茫茫拍水近湖山。正向无如鞭织客，何人骤雨洒春时。
知公虽此物，千载与谁施。子食耄迟少，恩功石上开。神渊阴不喻，故帅转沧波。艰事纷足虑，吾徒不可遑。
舟上朝阳一易程，流波不动更登一。由来有俗怀人稳，唤得槐滩具柄长。
江水明头向层树，柴亭春日幽情。几从未审去年，世外如何九万钱。
说实话，这些诗词看上去有些不明觉厉。有意思的是，这个模型并没有强制要求押韵，但是计算机却从数据中自动学会了押韵。
预训练的GAN模型生成的古诗词样本：
一声拍知罗，对此心如影，照。落水声杳，拍手。
三五斗门扃，艾檀助仙风。
默闻今然水两耳，困来网步未惊起。画手见，相忘在天，至今合在沧海。
物情虚寂自明遥，先过纱窗不作文。
临边升月，空汉用追。著维去藏，无鉤。欲昏君在，天下葵龙归。训练好的GAN模型生成的古诗词样本：
云微无踪。家家出苍天。红林酒，不著工书钓手经。弄著头头颇足。醉归舍市。
微回数叶青苔遍，无佛书。火星万重黄金。殃投。邪家绝。吾耶江后。而今活。踏雪千回万里。天人方背语。万机
草木垂垂空殷通。诗坛下与有谈诗。花仙字然称更敏。我书今望何名尝。
朝阳，挥丝尘上几回旋。元无诗，须烦子正雨撞。驴。勿言方别。
悠悠亭亭何翅分。二分鼓声创。予行苦未息。巢断。正念松声。正须诗坛老更良。
诗坛近公车引得。火暖。空休相照自珍。也无款段日明晚居，可以酌君风味。可以看出GAN模型生成的结果反而不如MLE模型，可能是因为判别器使用的是CNN模型，很难捕捉句子的连贯性。另外GAN模型的不稳定性也可能是原因。我们将继续调试这个GAN模型。
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总结
很多人批评计算机生成的古诗词虽然像模像样，但是缺少一丝灵动。但是计算机生成古诗词的模型训练速度十分快，大约几十分钟就能写出像模像样的古诗，而人类要学习几年时间，这是十分可怕的。而且人类往往需要灵感才能写出一首诗，而计算机利用随机数就可以产生古诗词，它不需要什么灵感。计算机不像人类，随着年龄增长会衰老、精力能力与才华会下降、还会死亡，一个程序、一个模型可以长久不变的存在，而且可以迅速的传播与复制。就像工业化革命刚开始的时候，由机器制作的产品可能没有手工制作的精细，但是在机器强大生产力、快速的更新速度面前，手工业的市场只能被无情的侵蚀。
可以说很难找到一个评价指标来方便的评价生成的古诗词质量，而如果还要考虑艺术性的话，就更加难了。这也是古诗词生成模型发展中的一个阻碍。
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参考文献
[1] http://m.blog.csdn.net/longji/article/details/75194990 （代码：https://github.com/5455945/tensorflow_demo）
[2] Yu, Lantao, et al. “SeqGAN: Sequence Generative Adversarial Nets with Policy Gradient.”?AAAI. 2017. (代码： https://github.com/LantaoYu/SeqGAN)
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