1.前言

最近研究了Transformer模型，主要参考了github里面对Transformer的实现，其代码为：
https://github.com/Kyubyong/transformer

而我自己实现的弹幕生成代码的github地址为：
https://github.com/llq20133100095/transformer_barrages

2.模型原理

2.1 Transformer模型

Transformer模型已经有很多大佬介绍了，这里我只是简单贴出常见的模型图：

这里如果要使用transformer生成弹幕，则需要有效构建数据集。

2.2 数据集构建

这里用到了弹幕的数据集，同时利用sentencepiece对句子进行分词。分词之后的句子如下所示：

▁仙女 有盒子
▁怎么不开车 去捡 啊

sentencepiece分词有一个好处就是，词语前面有“▁”代表的是独立的词语，而没有这个前缀的，则代表的是可以进行前后组合的词语，比如“去捡”+“啊”，这两个词语可以组成一个词语。

接下来则构建输入和输出句子的形式。

• encode中输入句子：句子 + </s>
• decode中输入句子：<s> + 句子
• decode中输出句子：<s> + 句子 + </s>

具体例子如下：

原始句子：▁仙女 有盒子
encode中输入句子：▁仙女 有盒子 \</s>
decode中输入句子：\<s> ▁仙女 有盒子
decode中输出句子：\<s> ▁仙女 有盒子 \</s>

2.3 弹幕生成时的操作

最后训练好模型时，在测试的时候不断拼接生成的新向量输入到encode和decode中，形成循环生成，代码中的写法如下：

for _ in tqdm(range(3)):
    memory, sents1, src_masks = self.encode(xs, False)

    logits, y_hat, y, sents2 = self.decode(ys, memory, src_masks, False)
    if tf.reduce_sum(y_hat, 1) == self.token2idx["<pad>"]: break

    # concat input
    _x = tf.concat((x, random_id(logits)), 1)
    xs = (_x, seqlens, sents1)

    _decoder_inputs = tf.concat((decoder_inputs, random_id(logits)), 1)
    ys = (_decoder_inputs, y, y_seqlen, sents2)

其中重新构造了_x进行输入，同时也重新构造_decoder_inputs输入。

3.执行过程

3.1 Train

• STEP 1. 运行下面的命令，生成预处理的弹幕语料

python pretreatment/prepro.py

如果你想调整默认的词典大小(default:32000)，可以进行下面的命令：

python pretreatment/prepro.py --vocab_size 8000

它会创建两个文件 barrages_data/prepro and barrages_data/segmented.

• STEP 2. 训练模型

python train.py

参数设置放在 hparams.py ，可以根据里面的参数进行对应设置，比如：

python train.py --logdir myLog --batch_size 256 --dropout_rate 0.5

• STEP 3. 根据输入的句子，生成弹幕

python barrrages_generate.py

3.2 Result

当输入：

老司机

输出句子：

3.3 运行在微信界面上

运行代码:

python ichat_robot.py

结果：