Poetry_Generate_PyTorch
学习用PyTorch创作唐诗
项目简介
最近在学习PyTorch和BERT，当然用唐诗生成作为NLP新手任务再好不过了~之前写了TensorFlow和Keras版本的，代码写的比较烂，借此机会也提高下自己的工程能力。
模块结构
结构比较简单，包括数据、预处理方法、网络模型、训练代码和测试代码：
- 数据：在data文件夹中，解压Tang_Poetry.zip得到.txt文档，来源https://github.com/todototry/AncientChinesePoemsDB；
- 预处理：ProcessData.py，用于合并、清洗每个txt文档，文本转编码、填充切片
- 网络结构：在文件夹net中，mynet.py、dataset.py分别是网络结构和pytorch的dataset读取方式，包含了2层lstm、BERT和BERT+2层lstm三种方式。
- 训练模型：train.py，训练网络，'RNN', 'BERT', 'BERT_RNN'三种方式
- 模型存储：model文件夹，保存训练的模型
- 生成唐诗：test.py，'RNN', 'BERT', 'BERT_RNN'三种方式，生成诗歌
其他说明
- 按照传统的Embedding+LSTM+Softmax，效果还可以。
- BERT是通过flair模块调用的，训练过程因为会逐个计算BERT输出，速度非常慢，内存足够的话建议先批量转为[样本数, 句子长度, BERT输出维度]的tensor。
- 使用BERT发现效果非常差，学不到唐诗的结构。原因猜测是训练和推断都是从左向右，应当采用Transformer中Decoder部分的下三角矩阵Multi-headed attention，而BERT采用的是Transformer中Encoder部分。在推断过程中，由于不知道未生成部分的文本，应该采用Future blinding的方式，而不是生成一个字就全局重新计算权重。flair官方推荐的是用BERT后四层输出拼接成[batchsize, len, 786*4]的方式，实际使用发现只用最后一层的效果略好。
成果展示
