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Lyricist-tensorflow

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中文歌词生成, Tensorflow, Seq2Seq, Bahdanau注意力

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# Lyricist
### 基于Tensorflow、Seq2Seq、Bahdanau注意力机制的 中文歌词生成研究
训练数据集来自我收集整理的中文歌词数据库: https://github.com/dengxiuqi/ChineseLyrics  
基于Pytorch和Luong注意力的另一个项目: https://github.com/dengxiuqi/Lyricist-torch

#### 方法
* 采用Seq2Seq模型, 输入上句或歌名直接生成下句。反复将生成的下句输入网络, 循环往复, 可以得到整首歌曲  
* 注意力机制使用的是Bahdanau Attention, 在解码器生成下句的时候, 会根据当前语境信息对上文的一些词汇进行重点关注  
* 对词语的向量化编码采用的是提前训练好的Word2Vec模型  
* 在测试阶段只展示了根据上句生成下句单个词语的阶段, 如需生成完整歌词, 只需循环进行此步骤即可

#### 工程
Lyricist-tensorflow  
│── data 数据集   
│　　│── songs_cut.json 分词后的歌词数据   
│　　│── words.json 歌词数据库词典   
│　　\` ── word2vec.txt word2vec数据, 请从 https://pan.baidu.com/s/1h_7P7Iypv9HAQAJPayCkWw 下载    
│── model 存放训练好的模型  
│　　\` ── ......  
│── config.py 数据集合网络结构的一些参数  
│── data.py 数据集处理  
│── network.py 网络结构      
│── train.py 训练      
\` ── test.py　测试

#### 效果
##### 根据不同上句生成下句单个词语的阶段  
##### 1
    上句: 迎接早晨灿烂的阳光   
    下句: 我的……

| 上句 | 迎接 | 早晨 | 灿烂 | 的 | 阳光 |
| :----:| :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | 
| 注意力 | 0.20360762 | 0.3191696 | 0.14018247 | 0.09243581 | 0.24460447 |
    
    生成的候选词: ['祖国', '阳光', '太阳', '新疆', '家庭']

##### 2
    上句: 眼角留着你给的泪水  
    下句: 我的……

| 上句 | 眼角 | 留 | 着 | 你 | 给 | 的 | 泪水 |
| :----:| :---: | :---: | :---: | :---: | :---: |  :---: |  :---: | 
| 注意力 | 0.29617822 | 0.0401211 | 0.09877114 | 0.15365875 | 0.07016596 | 0.12643187 | 0.21467307 |  
    
    生成的候选词: ['眼角', '眼泪', '心里', '心碎', '泪水']

##### 3
    上句: 我在黑夜之中寻找出口  
    下句: 我的……

| 上句 | 我 | 在 | 黑夜 | 之中 | 寻找 | 出口 |
| :----:| :---: | :---: | :---: | :---: | :---: |  :---: |  
| 注意力 | 0.129262 | 0.08518599 | 0.46715733 | 0.09963258 | 0.09444849 | 0.12431359 |  
    
    生成的候选词: ['迷惘', '孤独', '寂寞', '黑夜', '星光']

##### 4
    上句: 给我甜蜜笑容  
    下句: 我的……

| 上句 | 给 | 我 | 甜蜜 | 笑容 |  
| :----:| :---: | :---: | :---: | :---: |   
| 注意力 | 0.15871677 | 0.16507187 | 0.32744813 | 0.34876317 |   
    
    生成的候选词: ['爱人', '人生', '快乐', '美梦', '小']

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