https://github.com/harveyaot/DianJing

点睛 - 头条号文章标题生成工具 （Dianjing, AI to write Title for Articles）
https://github.com/harveyaot/DianJing

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点睛 - 头条号文章标题生成工具 （Dianjing, AI to write Title for Articles）

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/harveyaot/DianJing
• Owner: harveyaot
• License: mit
• Created: 2017-05-07T05:35:24.000Z (about 7 years ago)
• Default Branch: master
• Last Pushed: 2018-02-28T05:03:54.000Z (over 6 years ago)
• Last Synced: 2024-03-03T11:38:57.181Z (4 months ago)
• Language: Jupyter Notebook
• Homepage:
• Size: 13 MB
• Stars: 239
• Watchers: 12
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• Open Issues: 2
• Metadata Files:
  • Readme: README.md
  • License: LICENSE

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README

        
# DianJing

点睛 - 头条号文章标题生成工具

1. 功能：

    自动为头条的文章生成一个题目候选列表(Automatically Generate Article Title in TouTiao Style)

2. 展现形式：

    初期是linux 的客户端，后期开发一个前端页面，或者一个chrome 插件的形式存在。

3. 主要技术：

    使用encoder-decoder的技术对 头条的 摘要 和 文章对(abstract-title pair)标题进行训练

4. 数据来源：

    主要使用 头条的 数据接口，抓万级别的训练样本。

## 数据使用和爬取  Data Usage and Crawl

1. 可用的训练数据，`./data/basic_data_80k_v2.pkl.tgz` 包含了约61K的(abstract, title)数据。通过tar -xzvf basic_data_80k_v2.pkl.tgz 解压之后，可以使用 `./scripts` 下的 data_utils.py 来check 数据数量和展示sample的样本。

2. 另有一份large data set 包含 700k左右的training 样本， 将稍候公开 （ETA Mar. 2018）。

3. 使用 `./scripts/crawl.py` 来爬取头条数据，但是需要指定头条feed 流中的 as 和 cp 两个参数，这两个参数，最好每三天更新一次，获取方法如下

   从chrom 浏览器的 network 中可以看到最新feed 流地址的这两个参数

   ![](./image/ascp.png)

## 实验日志 Experiment Log 

1. 2017/05/27  使用大约30K的训练样本，摘要-标题对，对每个汉字做100 维 embeding 使用CNN做encoder，GRU unit 的RNN 做decoer. 一天500个epoch 之后训练效果如下 ：

    * ![](./image/train_res_20170527.png)

    * 分析：

        * 基本可以分析出描述中的关键语义

        * 但是语言可读性较差

    * 改进方向

        * 训练样本可能不足

        * 基于中文分词做，不是汉字粒度

        * LSTM 在生成长文本上的能力并不好，可以考虑基于大量语料库的language model

2. 2017/06/01 

    * 提升：

        * 使用search api 爬去了8000(dict/keywords.select)关键字的600K 文章

        * 使用jieba 进行分词，进行

        * 在30K 训练样本上的语言可读性提高

    * 问题：

        * 在600K 数据上OOV 问题严重，模型难以收敛

    * 解决：

        * 增大vocabulary size

        * 先训练rnn 的language model，能说好话

        * 然后是基于condition的条件下说话

3. 2017/06/20 

    * ![](./image/train_res_20170620_2.png)

    * 这预测标题写的，以假乱真，不去查一下，还真的被他骗了

    * ![](./image/train_res_20170620.png)

    * 分析：

        * 增大vacobulary size 到 212K

        * pre-train rnn 的decoder，然后标题可读性大大提升

        * 700k 的training samples， 对语义的理解准确性提升

    * 提升：

        * 调低learning rate 和 batch_size 增加探索能力

        * 考虑如何解决 OOV  的问题

        * 主要是push 当前的 search，abstract-embedding，AI，三个版本上线