學完 DeepLearning 系列課程后就想做一個小應用試試。一開始基于 RNN 訓練了個古詩機器人，這個做的人很多，于是換了宋詞。宋詞是基于詞牌生成，相對數據量比較少，基于 RNN 訓練效果很一般。后來了解到了 Transformer 算法感覺發現了生機，訓練了一下感覺效果真是不錯。

使用效果測試的話可以直接掃碼訪問這個小程序玩玩, 或者小程序搜索 【小詩一首】：

這是生成的例子：

Transformer (Attention Is All You Need) 介紹

Transformer 是 Google 于 2017 年在 Attention Is All You Need 論文中提出，基于 Attention 機制，在機器翻譯及其他語言理解任務有著以往無法比擬的效果，后 2018 年又提出 Universal Transformer， 在多項有難度的語言理解任務上泛化效果明顯更好。Transformer 解決 RNN 存在的長序列信息丟失的問題，像宋詞這種講究格式講究押韻的語句，在 RNN 中就很難訓練到好的效果，但是 Transformer 就可以很好的提取訓練宋詞中的格式以及押韻特征。

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想深入學習 Transformer 以及算法可以看 Tensorflow 官方的教程. 等下篇文章我也詳細介紹如何基于 Transformer 訓練一個宋詞機器人，包括如何預處理訓練數據，如何使用模型生成序列文本。

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