Умоляю перестань мне сниться
Я люблю тебя моя невеста
Белый иней на твоих ресницах
Поцелуй на теле бессловесном
Когда-то в школе мне казалось, что писать стихи просто: нужно всего лишь расставлять слова в нужном порядке и подбирать подходящую рифму. Следы этих галлюцинаций (или иллюзий, я их не различаю) встретили вас в эпиграфе. Только это стихотворение, конечно, не результат моего тогдашнего творчества, а продукт обученной по такому же принципу нейронной сети.
Вернее, нейронная сеть нужна лишь для первого этапа — расстановки слов в правильном порядке. С рифмовкой справляются правила, применяемые поверх предсказаний нейронной сети. Хотите узнать подробнее, как мы это реализовывали? Тогда добро пожаловать под кат.
Начнем с языковой модели. На Хабре я встречал не слишком-то много статей про них — не лишним будет напомнить, что это за зверь.
Языковые модели определяют вероятность появления последовательности слов
в данном языке: 
. Перейдём от этой страшной вероятности к произведению условных вероятностей слова от уже прочитанного контекста:
.
В жизни эти условные вероятности показывают, какое слово мы ожидаем увидеть дальше. Посмотрим, например, на всем известные слова из Пушкина:
Языковая модель, которая сидит у нас (во всяком случае, у меня) в голове, подсказывает: после честных навряд ли снова пойдёт мой. А вот и, или, конечно, правил — очень даже.
Кажется, самым простым способом построить такую модель является использование N-граммной статистики. В этом случае мы делаем аппроксимацию вероятности
— отбрасывая слишком далекие слова, как не влияющие на вероятность появления данного.
Такая модель легко реализуется с помощью Counter’ов на Python — и оказывается весьма тяжелой и при этом не слишком вариативной. Одна из самых заметных её проблем — недостаточность статистики: большая часть 5-грамм слов, в том числе и допустимых языком, просто не встретится в сколько-то ни было большом корпусе.
Для решения такой проблемы используют обычно сглаживание Kneser–Ney или Katz’s backing-off. За более подробной информацией про методы сглаживания N-грамм стоит обратиться к известной книге Кристофера Маннинга “Foundations of Statistical Natural Language Processing”.
Хочу заметить, что 5-граммы слов я назвал не просто так: именно их (со сглаживанием, конечно) Google демонстрирует в статье “One Billion Word Benchmark for Measuring Progress in Statistical Language Modeling” — и показывает результаты, весьма сопоставимые с результатами у рекуррентных нейронных сетей — о которых, собственно, и пойдет далее речь.
Нейросетевые языковые модели
Преимущество рекуррентных нейронных сетей — в возможности использовать неограниченно длинный контекст. Вместе с каждым словом, поступающим на вход рекуррентной ячейки, в неё приходит вектор, представляющий всю предыдущую историю — все обработанные к данному моменту слова (красная стрелка на картинке).
Возможность использования контекста неограниченной длины, конечно, только условная. На практике классические RNN страдают от затухания градиента — по сути, отсутствия возможности помнить контекст дальше, чем на несколько слов. Для борьбы с этим придуманы специальные ячейки с памятью. Самыми популярными являются LSTM и GRU. В дальнейшем, говоря о рекуррентном слое, я всегда буду подразумевать LSTM.
Рыжей стрелкой на картинке показано отображение слова в его эмбеддинг (embedding). Выходной слой (в простейшем случае) — полносвязный слой с размером, соответствующим размеру словаря, имеющий softmax активацию — для получения распределения вероятностей для слов словаря. Из этого распределения можно сэмплировать следующее слово (или просто брать максимально вероятное).
Уже по картинке виден минус такого слоя: его размер. При словаре в несколько сотен тысяч слов его он легко может перестать влезать на видеокарту, а для его обучения требуются огромные корпуса текстов. Это очень наглядно демонстрирует картинка из блога torch:
Для борьбы с этим было придумано весьма большое количество различных приемов. Наиболее популярными можно назвать иерархический softmax и noise contrastive estimation. Подробно про эти и другие методы стоит почитать в отличной статье Sebastian Ruder.
Более-менее стандартной функцией потерь, оптимизируемой при многоклассовой классификации, является кросс-энтропийная (cross entropy) функция потерь. Вообще, кросс-энтропия между вектором
и предсказанным вектором 
записывается как 
. Она показывает близость распределений, задаваемый и .
При вычислении кросс-энтропии для многоклассовой классификации
— это вероятность 
-ого класса, а — вектор, полученный с one-hot-encoding (т.е. битовый вектор, в котором единственная единица стоит в позиции, соответствующей номеру класса). Тогда 
при некотором 
.
Кросс-энтропийные потери целого предложения
получаются усреднением значений по всем словам. Их можно записать так: 
. Видно, что это выражение соответствует тому, чего мы и хотим достичь: вероятность реального предложения из языка должна быть как можно выше.
Кроме этого, уже специфичной для языкового моделирования метрикой является перплексия (perplexity):
.
Чтобы понять её смысл, посмотрим на модель, предсказывающую слова из словаря равновероятно вне зависимости от контекста. Для неё
, где N — размер словаря, а перплексия будет равна размеру словаря — N. Конечно, это совершенно глупая модель, но оглядываясь на неё, можно трактовать перплексию реальных моделей как уровень неоднозначности генерации слова.
Скажем, в модели с перплексией 100 выбор следующего слова также неоднозначен, как выбор из равномерного распределения среди 100 слов. И если такой перплексии удалось достичь на словаре в 100 000, получается, что удалось сократить эту неоднозначность на три порядка по сравнению с “глупой” моделью.
Вспомним теперь, что для нашей задачи языковая модель нужна для выбора наиболее подходящего следующего слова по уже сгенерированной последовательности. А из этого следует, что при предсказании никогда не встретится незнакомых слов (ну откуда им взяться). Поэтому число слов в словаре остается целиком в нашей власти, что позволяет регулировать размер получающейся модели. Таким образом, пришлось забыть о таких достижениях человечества, как символьные эмбеддинги для представления слов (почитать про них можно, например, здесь).
Исходя из этих предпосылок, мы начали с относительно простой модели, в общих чертах повторяющей ту, что изображена на картинке выше. В роли желтого прямоугольника с неё выступали два слоя LSTM и следующий за ними полносвязный слой.
Решение ограничить размер выходного слоя кажется вполне рабочим. Естественно, словарь надо ограничивать по частотности — скажем, взятием пятидесяти тысяч самых частотных слов. Но тут возникает ещё вопрос: какую архитектуру рекуррентной сети лучше выбрать.
Очевидных варианта тут два: использовать many-to-many вариант (для каждого слова пытаться предсказать следующее) или же many-to-one (предсказывать слово по последовательности предшествующих слов).
Чтобы лучше понимать суть проблемы, посмотрим на картинку:
Здесь изображен many-to-many вариант со словарем, в котором не нашлось места слову “чернил”. Логичным шагом является подстановка вместо него специального токена <unk> — незнакомое слово. Проблема в том, что модель радостно выучивает, что вслед за любым словом может идти незнакомое слово. В итоге, выдаваемое ею распределение оказывается смещено в сторону именно этого незнакомого слова. Конечно, это легко решается: нужно всего лишь сэмплировать из распределение без этого токена, но всё равно остается ощущение, что полученная модель несколько кривовата.
Альтернативным вариантом является использование many-to-one архитектуры:
При этом приходится нарезать всевозможные цепочки слов из обучающей выборки — что приведет к заметному её разбуханию. Зато все цепочки, для которых следующее слов — неизвестное, мы сможем просто пропускать, полностью решая проблему с частым предсказанием <unk> токена.
Такая модель имела у нас следующие параметры (в терминах библиотеки keras):
Как видно, в неё включено 60000 + 1 слово: плюс первый токен это тот самый <unk>.
Проще всего повторить её можно небольшой модификацией примера. Основное её отличие в том, что пример демонстрирует посимвольную генерацию текста, а вышеописанный вариант строится на пословной генерации.
Полученная модель действительно что-то генерирует, но даже грамматическая согласованность получающихся предложений зачастую не впечатляет (про смысловую нагрузку и говорить нечего). Логичным следующим шагом является использование предобученных эмбеддингов для слов. Их добавление упрощает обучение модели, да и связи между словами, выученные на большом корпусе, могут придать осмысленность генерируемому тексту.
Основная проблема: для русского (в отличие от, например, английского) сложно найти хорошие словоформенные эмбеддинги. С имеющимися результат стал даже хуже.
Попробуем пошаманить немного с моделью. Недостаток сети, судя по всему — в слишком большом количестве параметров. Сеть просто-напросто не дообучается. Чтобы исправить это, следует поработать с входным и выходным слоями — самыми тяжелыми элементами модели.
Очевидно, имеет смысл сократить размерность входного слоя. Этого можно добиться, просто уменьшив размерность словоформенных эмебедингов — но интереснее пойти другим путём.
Вместо того, чтобы представлять слово одним индексом в высокоразмерном пространстве, добавим морфологическую разметку:
Каждое слово будем описывать парой: его лемма и грамматическое значение. Использование лемм вместо словоформ позволяет очень сильно сократить размер эмбеддингов: первым тридцати тысячам лемм соответствует несколько сотен тысяч различных слов. Таким образом, серьёзно уменьшив входной слой, мы ещё и увеличили словарный запас нашей модели.
Как видно из рисунка, лемма имеет приписанную к ней часть речи. Это сделано для того, чтобы можно было использовать уже предобученные эмбеддинги для лемм (например, от RusVectores). С другой стороны, эмбеддинги для тридцати тысяч лемм вполне можно обучить и с нуля, инициализируя их случайно.
Грамматическое значение мы представляли в формате Universal Dependencies, благо у меня как раз была под рукой модель, обученная для Диалога-2017.
При подаче грамматического значения на вход модели оно переводится в битовую маску: для каждой грамматической категории выделяются позиции по числу граммем в этой категории — плюс одна позиция для отсутствия данной категории в грамматическом значении (Undefined). Битовые вектора для всех категорий склеиваются в один большой вектор.
Вообще говоря, грамматическое значение можно было бы, так же как лемму, представлять индексом и обучать для него эмбеддинг. Но битовой маской сеть показала более высокое качество.
Этот битовый вектор можно, конечно, подавать в LSTM непосредственно, но лучше пропускать его предварительно через один или два полносвязных слоя для сокращения размерности и, одновременно — обнаружения связей между комбинациями граммем.
Вместо индекса слова можно предсказывать всё те же лемму и грамматическое значение по отдельности. После этого можно сэмплировать лемму из полученного распределения и ставить её в форму с наиболее вероятным грамматическим значением. Небольшой минус такого подхода в том, что невозможно гарантировать наличие такого грамматического значения у данной леммы.
Эта проблема легко исправляется двумя способами. Честный путь — сэмплировать именно слово из действительно реализуемых пар лемма + грамматическое значение (вероятностью этого слова, конечно, будет произведение вероятностей леммы и грамматического значения). Более быстрый альтернативный способ — это выбирать наиболее вероятное грамматическое значение среди возможных для сэмплированной леммы.
Кроме того, softmax-слой можно было заменить иерархическим softmax’ом или вообще утащить реализацию noise contrastive estimation из tensorflow. Но нам, с нашим размером словаря, оказалось достаточно и обыкновенного softmax. По крайней мере, вышеперечисленные ухищрения не принесли значительного прироста качества модели.
В итоге у нас получилась следующая модель:
До сих пор мы никак не обсудили важный вопрос — на чём учимся. Для обучения мы взяли большой кусок stihi.ru и добавили к нему морфологическую разметку. После этого отобрали длинные строки (не меньше пяти слов) и обучались на них.
Каждая строка рассматривалась как самостоятельная — таким образом мы боролись с тем, что соседние строки зачастую слабо связаны по смыслу (особенно на stihi.ru). Конечно, можно обучаться сразу на полном стихотворении, и это могло дать улучшение качества модели. Но мы решили, что перед нами стоит задача построить сеть, которая умеет писать грамматически связный текст, а для такой цели обучаться лишь на строках вполне достаточно.
При обучении ко всем строкам добавлялся завершающий символ , а порядок слов в строках инвертировался. Разворачивать предложения нужно для упрощения рифмовки слов при генерации. Завершающий же символ нужен, чтобы именно с него начинать генерацию предложения.
Кроме всего прочего, для простоты мы выбрасывали все знаки препинания из текстов. Это было сделано потому, что сеть заметно переобучалась под запятые и прочие многоточия: в выборке они ставились буквально после каждого слова. Конечно, это сильное упущение нашей модели и есть надежда исправить это в следующей версии.
Схематично предобработка текстов может быть изображена так:
Стрелки означают направление, в котором модель читает предложение.
Перейдём, наконец-то, к генератору поэзии. Мы начали с того, что языковая модель нужна только для построения гипотез о следующем слове. Для генератора необходимы правила, по которым из последовательности слов будут строиться стихотворения. Такие правила работают как фильтры языковой модели: из всех возможных вариантов следующего слова остаются только те, которые подходят — в нашем случае по метру и рифмовке.
Метрические правила определяют последовательность ударных и безударных слогов в строке. Записываются они обычно в виде шаблона из плюсов и минусов: плюс означает ударный слог, а минусу соответствует безударный. Например, рассмотрим метрический шаблон + — + — + — + — (в котором можно заподозрить четырёхстопный хорей):
Генерация, как уже упоминалось, идёт справа налево — в направлении стрелок на картинке. Таким образом, после мглою фильтры запретят генерацию таких слов как метель (не там ударение) или ненастье (лишний слог). Если же в слове больше 2 слогов, оно проходит фильтр только тогда, когда ударный слог не попадает на “минус” в метрическом шаблоне.
Второй же тип правил — ограничения по рифме. Именно ради них мы генерируем стихотворения задом наперед. Фильтр применяется при генерации самого первого слова в строке (которое окажется последним после разворота). Если уже была сгенерирована строка, с которой должна рифмоваться данная, этот фильтр сразу отсечёт все нерифмующиеся слова.
Также применялось дополнительное правило, запрещающее считать рифмами словоформы с одинаковой леммой.
У вас мог возникнуть вопрос: а откуда мы взяли ударения слов, и как мы определили какие слова рифмуются с какими? Для работы с ударениями мы взяли большой словарь и обучили на этом словаре классификатор, чтобы предсказывать ударения незнакомых слов (история, заслуживающая отдельной статьи). Рифмовка же определяется несложной эвристикой на основе расположения ударного слога и его буквенного состава.
В результате работы фильтров вполне могло не остаться ни одного слова. Для решения этой проблемы мы делаем лучевой поиск (beam search), выбирая на каждом шаге вместо одного сразу N путей с наивысшими вероятностями.
Итого, входные параметры генератора — языковая модель, метрический шаблон, шаблон рифмы, N в лучевом поиске, параметры эвристики рифмовки. На выходе же имеем готовое стихотворение. В качестве языковой модели в этом же генераторе можно использовать и N-граммную модель. Система фильтров легко кастомизируется и дополняется.
Так толку мне теперь грустить
Что будет это прожито
Не суждено кружить в пути
Почувствовав боль бомжика
Затерялся где то на аллее
Где же ты мое воспоминанье
Я люблю тебя мои родные
Сколько лжи предательства и лести
Ничего другого и не надо
За грехи свои голосовые
Скучаю за твоим окном
И нежными эфирами
Люблю тебя своим теплом
Тебя стенографируя
Пост был написан совместно с Гусевым Ильёй. В проекте также принимали участие Ивашковская Елена, Карацапова Надежда и Матавина Полина.
Работа над генератором была проделана в рамках курса “Интеллектуальные системы” кафедры Компьютерной лингвистики ФИВТ МФТИ. Хотелось бы поблагодарить автора курса, Константина Анисимовича, за советы, которые он давал в процессе.
Большое спасибо atwice за помощь в вычитке статьи.
Я люблю тебя моя невеста
Белый иней на твоих ресницах
Поцелуй на теле бессловесном
Когда-то в школе мне казалось, что писать стихи просто: нужно всего лишь расставлять слова в нужном порядке и подбирать подходящую рифму. Следы этих галлюцинаций (или иллюзий, я их не различаю) встретили вас в эпиграфе. Только это стихотворение, конечно, не результат моего тогдашнего творчества, а продукт обученной по такому же принципу нейронной сети.
Вернее, нейронная сеть нужна лишь для первого этапа — расстановки слов в правильном порядке. С рифмовкой справляются правила, применяемые поверх предсказаний нейронной сети. Хотите узнать подробнее, как мы это реализовывали? Тогда добро пожаловать под кат.
Языковые модели
Определение
Начнем с языковой модели. На Хабре я встречал не слишком-то много статей про них — не лишним будет напомнить, что это за зверь.
Языковые модели определяют вероятность появления последовательности слов
в данном языке: . Перейдём от этой страшной вероятности к произведению условных вероятностей слова от уже прочитанного контекста:.В жизни эти условные вероятности показывают, какое слово мы ожидаем увидеть дальше. Посмотрим, например, на всем известные слова из Пушкина:
Языковая модель, которая сидит у нас (во всяком случае, у меня) в голове, подсказывает: после честных навряд ли снова пойдёт мой. А вот и, или, конечно, правил — очень даже.
N-граммные языковые модели
Кажется, самым простым способом построить такую модель является использование N-граммной статистики. В этом случае мы делаем аппроксимацию вероятности
— отбрасывая слишком далекие слова, как не влияющие на вероятность появления данного.Такая модель легко реализуется с помощью Counter’ов на Python — и оказывается весьма тяжелой и при этом не слишком вариативной. Одна из самых заметных её проблем — недостаточность статистики: большая часть 5-грамм слов, в том числе и допустимых языком, просто не встретится в сколько-то ни было большом корпусе.
Для решения такой проблемы используют обычно сглаживание Kneser–Ney или Katz’s backing-off. За более подробной информацией про методы сглаживания N-грамм стоит обратиться к известной книге Кристофера Маннинга “Foundations of Statistical Natural Language Processing”.
Хочу заметить, что 5-граммы слов я назвал не просто так: именно их (со сглаживанием, конечно) Google демонстрирует в статье “One Billion Word Benchmark for Measuring Progress in Statistical Language Modeling” — и показывает результаты, весьма сопоставимые с результатами у рекуррентных нейронных сетей — о которых, собственно, и пойдет далее речь.
Нейросетевые языковые модели
Преимущество рекуррентных нейронных сетей — в возможности использовать неограниченно длинный контекст. Вместе с каждым словом, поступающим на вход рекуррентной ячейки, в неё приходит вектор, представляющий всю предыдущую историю — все обработанные к данному моменту слова (красная стрелка на картинке).
Возможность использования контекста неограниченной длины, конечно, только условная. На практике классические RNN страдают от затухания градиента — по сути, отсутствия возможности помнить контекст дальше, чем на несколько слов. Для борьбы с этим придуманы специальные ячейки с памятью. Самыми популярными являются LSTM и GRU. В дальнейшем, говоря о рекуррентном слое, я всегда буду подразумевать LSTM.
Рыжей стрелкой на картинке показано отображение слова в его эмбеддинг (embedding). Выходной слой (в простейшем случае) — полносвязный слой с размером, соответствующим размеру словаря, имеющий softmax активацию — для получения распределения вероятностей для слов словаря. Из этого распределения можно сэмплировать следующее слово (или просто брать максимально вероятное).
Уже по картинке виден минус такого слоя: его размер. При словаре в несколько сотен тысяч слов его он легко может перестать влезать на видеокарту, а для его обучения требуются огромные корпуса текстов. Это очень наглядно демонстрирует картинка из блога torch:
Для борьбы с этим было придумано весьма большое количество различных приемов. Наиболее популярными можно назвать иерархический softmax и noise contrastive estimation. Подробно про эти и другие методы стоит почитать в отличной статье Sebastian Ruder.
Оценивание языковой модели
Более-менее стандартной функцией потерь, оптимизируемой при многоклассовой классификации, является кросс-энтропийная (cross entropy) функция потерь. Вообще, кросс-энтропия между вектором
и предсказанным вектором записывается как . Она показывает близость распределений, задаваемый и .При вычислении кросс-энтропии для многоклассовой классификации
— это вероятность -ого класса, а — вектор, полученный с one-hot-encoding (т.е. битовый вектор, в котором единственная единица стоит в позиции, соответствующей номеру класса). Тогда при некотором .Кросс-энтропийные потери целого предложения
получаются усреднением значений по всем словам. Их можно записать так: . Видно, что это выражение соответствует тому, чего мы и хотим достичь: вероятность реального предложения из языка должна быть как можно выше.Кроме этого, уже специфичной для языкового моделирования метрикой является перплексия (perplexity):
.Чтобы понять её смысл, посмотрим на модель, предсказывающую слова из словаря равновероятно вне зависимости от контекста. Для неё
, где N — размер словаря, а перплексия будет равна размеру словаря — N. Конечно, это совершенно глупая модель, но оглядываясь на неё, можно трактовать перплексию реальных моделей как уровень неоднозначности генерации слова.Скажем, в модели с перплексией 100 выбор следующего слова также неоднозначен, как выбор из равномерного распределения среди 100 слов. И если такой перплексии удалось достичь на словаре в 100 000, получается, что удалось сократить эту неоднозначность на три порядка по сравнению с “глупой” моделью.
Реализация языковой модели для генерации стихов
Построение архитектуры сети
Вспомним теперь, что для нашей задачи языковая модель нужна для выбора наиболее подходящего следующего слова по уже сгенерированной последовательности. А из этого следует, что при предсказании никогда не встретится незнакомых слов (ну откуда им взяться). Поэтому число слов в словаре остается целиком в нашей власти, что позволяет регулировать размер получающейся модели. Таким образом, пришлось забыть о таких достижениях человечества, как символьные эмбеддинги для представления слов (почитать про них можно, например, здесь).
Исходя из этих предпосылок, мы начали с относительно простой модели, в общих чертах повторяющей ту, что изображена на картинке выше. В роли желтого прямоугольника с неё выступали два слоя LSTM и следующий за ними полносвязный слой.
Решение ограничить размер выходного слоя кажется вполне рабочим. Естественно, словарь надо ограничивать по частотности — скажем, взятием пятидесяти тысяч самых частотных слов. Но тут возникает ещё вопрос: какую архитектуру рекуррентной сети лучше выбрать.
Очевидных варианта тут два: использовать many-to-many вариант (для каждого слова пытаться предсказать следующее) или же many-to-one (предсказывать слово по последовательности предшествующих слов).
Чтобы лучше понимать суть проблемы, посмотрим на картинку:
Здесь изображен many-to-many вариант со словарем, в котором не нашлось места слову “чернил”. Логичным шагом является подстановка вместо него специального токена <unk> — незнакомое слово. Проблема в том, что модель радостно выучивает, что вслед за любым словом может идти незнакомое слово. В итоге, выдаваемое ею распределение оказывается смещено в сторону именно этого незнакомого слова. Конечно, это легко решается: нужно всего лишь сэмплировать из распределение без этого токена, но всё равно остается ощущение, что полученная модель несколько кривовата.
Альтернативным вариантом является использование many-to-one архитектуры:
При этом приходится нарезать всевозможные цепочки слов из обучающей выборки — что приведет к заметному её разбуханию. Зато все цепочки, для которых следующее слов — неизвестное, мы сможем просто пропускать, полностью решая проблему с частым предсказанием <unk> токена.
Такая модель имела у нас следующие параметры (в терминах библиотеки keras):
Как видно, в неё включено 60000 + 1 слово: плюс первый токен это тот самый <unk>.
Проще всего повторить её можно небольшой модификацией примера. Основное её отличие в том, что пример демонстрирует посимвольную генерацию текста, а вышеописанный вариант строится на пословной генерации.
Полученная модель действительно что-то генерирует, но даже грамматическая согласованность получающихся предложений зачастую не впечатляет (про смысловую нагрузку и говорить нечего). Логичным следующим шагом является использование предобученных эмбеддингов для слов. Их добавление упрощает обучение модели, да и связи между словами, выученные на большом корпусе, могут придать осмысленность генерируемому тексту.
Основная проблема: для русского (в отличие от, например, английского) сложно найти хорошие словоформенные эмбеддинги. С имеющимися результат стал даже хуже.
Попробуем пошаманить немного с моделью. Недостаток сети, судя по всему — в слишком большом количестве параметров. Сеть просто-напросто не дообучается. Чтобы исправить это, следует поработать с входным и выходным слоями — самыми тяжелыми элементами модели.
Доработка входного слоя
Очевидно, имеет смысл сократить размерность входного слоя. Этого можно добиться, просто уменьшив размерность словоформенных эмебедингов — но интереснее пойти другим путём.
Вместо того, чтобы представлять слово одним индексом в высокоразмерном пространстве, добавим морфологическую разметку:
Каждое слово будем описывать парой: его лемма и грамматическое значение. Использование лемм вместо словоформ позволяет очень сильно сократить размер эмбеддингов: первым тридцати тысячам лемм соответствует несколько сотен тысяч различных слов. Таким образом, серьёзно уменьшив входной слой, мы ещё и увеличили словарный запас нашей модели.
Как видно из рисунка, лемма имеет приписанную к ней часть речи. Это сделано для того, чтобы можно было использовать уже предобученные эмбеддинги для лемм (например, от RusVectores). С другой стороны, эмбеддинги для тридцати тысяч лемм вполне можно обучить и с нуля, инициализируя их случайно.
Грамматическое значение мы представляли в формате Universal Dependencies, благо у меня как раз была под рукой модель, обученная для Диалога-2017.
При подаче грамматического значения на вход модели оно переводится в битовую маску: для каждой грамматической категории выделяются позиции по числу граммем в этой категории — плюс одна позиция для отсутствия данной категории в грамматическом значении (Undefined). Битовые вектора для всех категорий склеиваются в один большой вектор.
Вообще говоря, грамматическое значение можно было бы, так же как лемму, представлять индексом и обучать для него эмбеддинг. Но битовой маской сеть показала более высокое качество.
Этот битовый вектор можно, конечно, подавать в LSTM непосредственно, но лучше пропускать его предварительно через один или два полносвязных слоя для сокращения размерности и, одновременно — обнаружения связей между комбинациями граммем.
Доработка выходного слоя
Вместо индекса слова можно предсказывать всё те же лемму и грамматическое значение по отдельности. После этого можно сэмплировать лемму из полученного распределения и ставить её в форму с наиболее вероятным грамматическим значением. Небольшой минус такого подхода в том, что невозможно гарантировать наличие такого грамматического значения у данной леммы.
Эта проблема легко исправляется двумя способами. Честный путь — сэмплировать именно слово из действительно реализуемых пар лемма + грамматическое значение (вероятностью этого слова, конечно, будет произведение вероятностей леммы и грамматического значения). Более быстрый альтернативный способ — это выбирать наиболее вероятное грамматическое значение среди возможных для сэмплированной леммы.
Кроме того, softmax-слой можно было заменить иерархическим softmax’ом или вообще утащить реализацию noise contrastive estimation из tensorflow. Но нам, с нашим размером словаря, оказалось достаточно и обыкновенного softmax. По крайней мере, вышеперечисленные ухищрения не принесли значительного прироста качества модели.
Итоговая модель
В итоге у нас получилась следующая модель:
Обучающие данные
До сих пор мы никак не обсудили важный вопрос — на чём учимся. Для обучения мы взяли большой кусок stihi.ru и добавили к нему морфологическую разметку. После этого отобрали длинные строки (не меньше пяти слов) и обучались на них.
Каждая строка рассматривалась как самостоятельная — таким образом мы боролись с тем, что соседние строки зачастую слабо связаны по смыслу (особенно на stihi.ru). Конечно, можно обучаться сразу на полном стихотворении, и это могло дать улучшение качества модели. Но мы решили, что перед нами стоит задача построить сеть, которая умеет писать грамматически связный текст, а для такой цели обучаться лишь на строках вполне достаточно.
При обучении ко всем строкам добавлялся завершающий символ , а порядок слов в строках инвертировался. Разворачивать предложения нужно для упрощения рифмовки слов при генерации. Завершающий же символ нужен, чтобы именно с него начинать генерацию предложения.
Кроме всего прочего, для простоты мы выбрасывали все знаки препинания из текстов. Это было сделано потому, что сеть заметно переобучалась под запятые и прочие многоточия: в выборке они ставились буквально после каждого слова. Конечно, это сильное упущение нашей модели и есть надежда исправить это в следующей версии.
Схематично предобработка текстов может быть изображена так:
Стрелки означают направление, в котором модель читает предложение.
Реализация генератора
Правила-фильтры
Перейдём, наконец-то, к генератору поэзии. Мы начали с того, что языковая модель нужна только для построения гипотез о следующем слове. Для генератора необходимы правила, по которым из последовательности слов будут строиться стихотворения. Такие правила работают как фильтры языковой модели: из всех возможных вариантов следующего слова остаются только те, которые подходят — в нашем случае по метру и рифмовке.
Метрические правила определяют последовательность ударных и безударных слогов в строке. Записываются они обычно в виде шаблона из плюсов и минусов: плюс означает ударный слог, а минусу соответствует безударный. Например, рассмотрим метрический шаблон + — + — + — + — (в котором можно заподозрить четырёхстопный хорей):
Генерация, как уже упоминалось, идёт справа налево — в направлении стрелок на картинке. Таким образом, после мглою фильтры запретят генерацию таких слов как метель (не там ударение) или ненастье (лишний слог). Если же в слове больше 2 слогов, оно проходит фильтр только тогда, когда ударный слог не попадает на “минус” в метрическом шаблоне.
Второй же тип правил — ограничения по рифме. Именно ради них мы генерируем стихотворения задом наперед. Фильтр применяется при генерации самого первого слова в строке (которое окажется последним после разворота). Если уже была сгенерирована строка, с которой должна рифмоваться данная, этот фильтр сразу отсечёт все нерифмующиеся слова.
Также применялось дополнительное правило, запрещающее считать рифмами словоформы с одинаковой леммой.
У вас мог возникнуть вопрос: а откуда мы взяли ударения слов, и как мы определили какие слова рифмуются с какими? Для работы с ударениями мы взяли большой словарь и обучили на этом словаре классификатор, чтобы предсказывать ударения незнакомых слов (история, заслуживающая отдельной статьи). Рифмовка же определяется несложной эвристикой на основе расположения ударного слога и его буквенного состава.
Лучевой поиск
В результате работы фильтров вполне могло не остаться ни одного слова. Для решения этой проблемы мы делаем лучевой поиск (beam search), выбирая на каждом шаге вместо одного сразу N путей с наивысшими вероятностями.
Итого, входные параметры генератора — языковая модель, метрический шаблон, шаблон рифмы, N в лучевом поиске, параметры эвристики рифмовки. На выходе же имеем готовое стихотворение. В качестве языковой модели в этом же генераторе можно использовать и N-граммную модель. Система фильтров легко кастомизируется и дополняется.
Примеры стихов
Так толку мне теперь грустить
Что будет это прожито
Не суждено кружить в пути
Почувствовав боль бомжика
Затерялся где то на аллее
Где же ты мое воспоминанье
Я люблю тебя мои родные
Сколько лжи предательства и лести
Ничего другого и не надо
За грехи свои голосовые
Скучаю за твоим окном
И нежными эфирами
Люблю тебя своим теплом
Тебя стенографируя
Ссылки
- Репозиторий
- Пакет в pypi
- Паблик в VK со стихами
- Модель и словари, необходимые для её работы
- Оксфордский курс NLP, подготовленный при участии DeepMind
- One Billion Word Benchmark for Measuring Progress in Statistical Language Modeling
- Exploring the Limits of Language Modeling
- Character-Aware Neural Language Models
Пост был написан совместно с Гусевым Ильёй. В проекте также принимали участие Ивашковская Елена, Карацапова Надежда и Матавина Полина.
Работа над генератором была проделана в рамках курса “Интеллектуальные системы” кафедры Компьютерной лингвистики ФИВТ МФТИ. Хотелось бы поблагодарить автора курса, Константина Анисимовича, за советы, которые он давал в процессе.
Большое спасибо atwice за помощь в вычитке статьи.
