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language:
- zh
license: apache-2.0
tags:
- chinese poem
- 中文
- 对联
widget:
- text: 对联:北国风光,千里冰封,万里雪飘
一个好玩的中文AI对联模型
- 输入格式
对联:您的上联
,比如对联:北国风光,千里冰封,万里雪飘
- 如果你想尝试
- 如果自己有GPU环境,可以参考我放在huggingface的示例代码
- 或者使用Google colab可以用这个简单的colab notebook
- 训练代码请参考我的github链接
- 如果想了解一些背景和讨论,可以看我的slides
架构
- 预训练使用 澜舟科技的孟子 T5
数据来源
- 对联数据集 https://github.com/wb14123/couplet-dataset
- 标准输入输出seq2seq,T5使用
对联:
前缀,长度限制32字符
- 标准输入输出seq2seq,T5使用
语言支持
- 默认简体中文
- 支持繁体中文,参考下面代码标记
is_input_traditional_chinese=True
训练
- 我是用 Google Colab Pro(推荐,16G的GPU一个月才9.99!)
运行代码示例
# 安装以下2个包方便文字处理和模型生成
# !pip install -q simplet5
# !pip install -q chinese-converter
# 具体代码
import torch
from simplet5 import SimpleT5
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
import chinese_converter
MODEL_PATH = "hululuzhu/chinese-couplet-t5-mengzi-finetune"
class PoemModel(SimpleT5):
def __init__(self) -> None:
super().__init__()
self.device = torch.device("cuda")
def load_my_model(self):
self.tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH)
self.model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(MODEL_PATH)
COUPLET_PROMPOT = '对联:'
MAX_SEQ_LEN = 32
MAX_OUT_TOKENS = MAX_SEQ_LEN
def couplet(in_str, model=couplet_model,
is_input_traditional_chinese=False,
num_beams=2):
model.model = model.model.to('cuda')
in_request = f"{COUPLET_PROMPOT}{in_str[:MAX_SEQ_LEN]}"
if is_input_traditional_chinese:
# model only knows s chinese
in_request = chinese_converter.to_simplified(in_request)
# Note default sampling is turned off for consistent result
out = model.predict(in_request,
max_length=MAX_OUT_TOKENS,
num_beams=num_beams)[0].replace(",", ",")
if is_input_traditional_chinese:
out = chinese_converter.to_traditional(out)
print(f"上: {in_str}\n下: {out}")
简体中文示例
for pre in ['欢天喜地度佳节',
'不待鸣钟已汗颜,重来试手竟何艰',
'当年欲跃龙门去,今日真披马革还',
'北国风光,千里冰封,万里雪飘',
'寂寞寒窗空守寡',
'烟锁池塘柳',
'五科五状元,金木水火土',
'望江楼,望江流,望江楼上望江流,江楼千古,江流千古']:
couplet(pre)
上: 欢天喜地度佳节
下: 笑语欢歌迎新春
上: 不待鸣钟已汗颜,重来试手竟何艰
下: 何堪击鼓频催泪?一别伤心更枉然
上: 当年欲跃龙门去,今日真披马革还
下: 此日当登虎榜来,他年又见龙图新
上: 北国风光,千里冰封,万里雪飘
下: 南疆气象,五湖浪涌,三江潮来
上: 寂寞寒窗空守寡
下: 逍遥野渡醉吟诗
上: 烟锁池塘柳
下: 云封岭上松
上: 五科五状元,金木水火土
下: 三才三进士,诗书礼乐诗
上: 望江楼,望江流,望江楼上望江流,江楼千古,江流千古
下: 听雨阁,听雨落,听雨阁中听雨落,雨阁万重,雨落万重
繁体中文
for pre in ['飛龍在天', '臺北風光好']:
couplet(pre, is_input_traditional_chinese=True, num_beams=10)
上: 飛龍在天
下: 飛鳳於天
上: 臺北風光好
下: 神州氣象新