这个思想很多学者已经有所尝试，Andrej Karpath[9]使用莎士比亚的作品作为训练集，生成具有莎士比亚风格的文章，布尔诺科技大学Tomas Mikolov[11]等人提出一种新的基于Recurrent Neuarl Networks的语言模型(RNN LM)，模型如图2-5，使用最简单的RNN模型，用context来预测下一个目标词。 网络有三层，输入层x，隐藏层s（context layer），输出层y。在时刻t的输入为x(t)，隐藏层输出为s(t)，输出层输出y(t)。输入是当前词（one-hot编码，词表长度V）和t-1时刻的隐藏层输出s(t-1)的联合，输出是词表长度的预测词概率，不同层的计算方法是：

总结来说，语言模型生成文本的输入通常是词的序列，输出是预测得到的词的序列，对应到新闻文本的生成，给出某一主题的新闻或者具有相似结构的新闻作为训练数据集，得到一个可以写出类似主题的新闻模型，基本如下：

1. 预处理，得到语料，如人民网新闻数据，对语料进行清洗，去除无用标识，对新闻

进行分词，分句。

2． 使用one-hot对文本进行数值化处理，将文本转化为矩阵

3. 训练语言模型 ，得到词向量

4． 以词向量序列作为输入，使用RNN模型，计算输入序列在下一时刻的编码，一般使用LSTM,GRU或者是深层RNN模型可以得到对序列更好的编码。

5．输出层使用softmax，以前一层激活函数的输出作为输入，预测下一个可能的词的概率。

6．重复以上过程，直到句子结束。

从贝叶斯角度来说，训练过程是一个最大似然估计的过程，最大化下一个词的概率。

2.3 深度生成模型用于文本生成

文本生成常用的生成模型主要是变分自动编码[10](Variational Autoencoder ,VAE)，变分自动编码器比起传统自动编码器，对于隐变量层有限制条件，使得隐变量层的结构更加紧凑。同时，这个限制条件的引入使得变分自动编码器实际上成为一种生成模型，可以从隐变量空间中根据先验分布采样一个点，然后由该点演化生成为一个目标输出。变分自动编码器优化的目标方程如下：

该模型的训练过程为：对于一句输入的纯文本，左侧RNN依次读入每一个单词，并输出一个当前的状态。当最后一个单词读入完毕后，最后输出的这个状态被输入到多层感知机linear的模型中，输出两个参数μ，σ这两个参数即为q_θ (z│x) （采用高斯分布）中的两个对应参数。随即模型从q_θ (z│x)中随即采样出一个点z, 这个z 向量将作为右侧RNN的初始状态向量，参与到最终输出文本的生成中。

模型在训练过程中，输入文本和输出文本是相同的，在测试过程中，则根据标准正态分布采样出一个点z, 然后再由训练好的右侧RNN生成文本。

模型很简单，但实际训练时有一个很严重的问题：KL 会迅速降到0，后验失效了。原因在于，由于 RNN-based 的 decoder 有着非常强的 modeling power，导致 decoder 不依赖 encoder 提供的z ，模型退化成 RNNLM。常见的解决方法是KL cost annealing[12] 和 Word dropout[13]。

三、难点与思考

上一章使用的文本生成技术，存在一些难以解决的问题，主要表现在两方面：

一方面，神经网络对输入信息往往会有一定的要求：我们通常希望输入信息足够的原始，但却要包含了足够多和最终任务有关的信息，这个要求对图像和语音来说相对容易实现。图像和语音是一类原始的感知输入信号，输入的微小改变并不影响本来意义，可以连续变化，这对优化算法帮助很大，而自然语言是人类创造出的、对所认知世界的二次编码，是离散变化的，语言之上承载了人们对世界的认知，常识，推理等等。至今还没有找到合适的方式对这一类信息进行编码，我们的目标是找到的编码要足够原始，同时对语言所描述信息的损失足够小。

另一方面，模型虽然可以根据语料生成对应的文本内容，但是文本生成的质量无法保证，人类在评价一篇新闻的时候，常常会考虑语句的通顺程度，语言的表达是否清晰或者新闻内容是否真实等，但模型的优化目标都是基于词的，真正的文本生成任务最终的目标应该是衡量整句话的质量，由于训练和生成的文本质量之间没有关联，训练时总是根据正确的当前词预测下一个词，而生成时只能引用训练好的模型生成词，一旦生成错误的词，内容会越来越错，导致生成错误的新闻。

四、总结与展望

文本生成技术在机器翻译、句子生成、对话生成等方面已经取得了成功，在新闻的自动生成上还没有相对成熟的技术方案，技术上，生成多句话，到一段话，再到一篇新闻，常常涉及到很多复杂的语言理解，记忆，推理等等，这些都是目前远未解决的难题，目前可行的方法还是利用现有的技术做更多的尝试，尝试新的词表示方法，一体化地学习词、句子的表示，更好的建模了句子的上下文，包括源序列和目标序列的上下文以及解码编码中的上下文。 

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