开发者学堂课程【阿里小蜜中的开放语聊技术：娱乐功能】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
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娱乐功能
内容介绍：
一、对对联
二、藏头诗
一、对对联
接下来介绍两种娱乐功能，用到深度模型。
第一个是对对联，大家现在都可以测试，对对联需要用户注入上联，根据模型的训练去阐述下联，就像天天都开心事事都顺利，小蜜自动回答处处皆得意人人皆和谐。
它不只是每个字都能对照，天天都开心，事事都顺利，中间出现两个都，用的是同一个字，右边同样的模式用了两次皆，这样的同义词，上下都一致。在这个模型中，用了生成模型，每一个字的去对，上联编码之后，下联每个字都逐一对出来，对出每个字时并不只给出来一个，而是在每一步都有多种选择，会有一个选择器来决定到底用哪个字，然后每个字逐一生成，一直到结尾。
这个处理方式和上面说的生成式的风格化语聊，问答的模型有一个通用性，对联的模型也包含了不同风格的对联能力。包括爱情风格，党建风格，我们有党建博物馆的应用项目，还有像陪伴风格，田园风格，通过风格的控制器来做不同风格的下联。
二、藏头诗
接下来介绍娱乐功能中的藏头诗，藏头诗后面括号写着风格化，因为藏头诗是最开始尝试做风格化模型的应用场景，同样先看一个例子，比如输入新年快乐，要做新年快乐为藏头的诗，这个模型看起来和刚才的对联非常像，本质也非常像，只不过它得到结果的形式不一样。这次是每一句话用第一个字生成的一句诗，在这个过程中，同样有选择器，要选择哪个字，输入也要确定生成风格带有输入信息，同样在模型训练的过程中学习得到。
除此之外选择器要保证整合式的第一句和最后一句还有所有的偶数句，这些句子最后一个字保证押韵，刚才提到的第一个字，第一句，最后一句和所有的偶数句是因为，比如输入藏头的字数是奇数个，这时候它的最后一句并不是偶数句。
和对联有很大的相似性，这里针对风格化的概念，做一个总结。很多应用场景都提到了风格化的优势，最传统的是单独训练某种风格模型的传统方式。需要大量的风格训练语料，每种风格都需要训练一个单独的模型，虽然有了基于迁移学习风格化的模型和训练方式，实际每种风格训练语料可以不需要那么多，每种风格还是单独的模型放在那里，风格化模型的构成方式，每种风格化语料需要少量的就够了，多个风格可以集中在一个模型里，只需要设置一个风格的输入参数就好。这样不同风格的需求可以调同一个模型得到想要的结果。
