明敏 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

艾瑞巴得，又有神器来拯救文盲了！

天气太热只会念叨一句“热死了”？发朋友圈翻来覆去才憋出几个字？

这个检索神器值得了解一下。

只要在搜索框里输入你想表达的意思，如“热死了”。

立刻就能有20个表达这一意思的句子任君挑选。

比如这两天大家都在说的“精神内耗”。

它给出了一段卢梭的话，完全拿捏住了词语本来的意思，语言逼格立马提升好几度。

来自欧阳修《秋声赋》中的这句“百忧感其心，万事劳其形，有动乎中，必遥其情”，说的意思就是焦虑使人精神疲惫。

于是，我们找来了更多网络流行语喂给它，看看还能擦出什么火花~

听我说谢谢你，但古诗版

第一个要尝试的网络名句，是“听我说，谢谢你”。

神器反向输出结果中，意思最为贴近的是王维的这句“举世无相识，终身思旧恩”。

这句诗中明确体现了说话主体人表达感谢之意，称得上是“听我说谢谢你”的究极上流版。

但要知道“听我说谢谢你”能成为梗，就是因为防疫人员尴尬被迫听歌事件……

这么看，反向输出神器还意外扣了题。

比如输入“无语子”，给出的诗句有：

满怀心腹事，尽在不言中。

这不就是大家表达无语时的真实心境吗？因为不便明说，所以沉默，所以无语。

来自清华的“据意查句”

以上说的这个好登西，是由清华推出的“据意查句”神器——WantQuotes。

诞生自清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP），项目指导教师为孙茂松教授和刘知远副教授。

能够快速从全世界这么多语料中找到你想要的句子，这个神器主要靠的是一个超大的数据集和一个推荐模型。

数据集包含了英语、现代汉语和文言文三大部分。

其中，英语部分有6108个名言警句和126713个上下文文本段；

现代汉语部分，包含有3004句名言和408433个相关上下文；

文言文部分，则有4438段文言典故（包括古诗）和116537段相关上下文。

但由于绝大多数名言警句的表达都非常凝练，但是可能其中每个背后的意义又包含很多层，所以在本方法中，研究人员将义原引入到编码器中。

简单来说，义原是语言学中最小的语义单位。语言学家认为义原体系在任何语言中都适用，不与特定语言相关。

举个例子，“男孩”这个词可以由“人类”、“男性”、“儿童”这个三个义原表示，“女孩”则可以由“人类”、“女性”、“儿童”的组合来表达。

也就是让模型把语言学得更加透彻。

而在具体任务对比中可以看到，本文方法的性能均优于其他方法。

同时用消融实验验证了训练方法的有效性（下表最后三行结果）。

看到这里你可能觉得这项工作有点似曾相识。

没错，那个之前爆火的“反向词典”也来自这个实验室。

所谓“反向”，就是和常规词典不同，不是按词寻义，而是反过来给词典一段描述，让它来帮你找词。

反向词典可以立马抛出几十乃至上百个选项出来，并且还会标注推荐程度。

背景颜色越深，代表系统推荐程度越高。

该实验室由孙茂松教授领衔，教师队伍中还有刘洋教授和刘知远副教授。

该奖项是ACL系列会议对System Demonstration论文授予的最佳论文奖项，每届会议基于评审人员评估的系统贡献度、完成度、影响力及会议演示综合效果的综合评价评选出一篇获奖论文。

目前，“反向词典”在网页端和微信小程序上都能使用，APP在路上了。

“据意查句”还只能在网页端使用（需要扫码关注公众号登陆一下子）。

另外，团队表示还是希望大家在使用时多给反馈、多提建议。

比如给好的推荐名句点赞，如果看到有错误之处也能直接指正。

感兴趣的话就去官网戳戳公告吧~

“据意查句”官网：

https://wantquotes.net/

“反向词典”官网：

https://wantwords.net/

参考链接：

https://weibo.com/5198011111/LE58vxn0N?

— 完 —

原标题：《“听我说谢谢你”还能用古诗来说？清华搞了个“据意查句”神器，一键搜索你想要的名言警句》