学完 DeepLearning 系列课程后就想做一个小应用试试。一开始基于 RNN 训练了个古诗机器人，这个做的人很多，于是换了宋词。宋词是基于词牌生成，相对数据量比较少，基于 RNN 训练效果很一般。后来了解到了 Transformer 算法感觉发现了生机，训练了一下感觉效果真是不错。

使用效果测试的话可以直接扫码访问这个小程序玩玩, 或者小程序搜索 【小诗一首】：

这是生成的例子：

Transformer (Attention Is All You Need) 介绍

Transformer 是 Google 于 2017 年在 Attention Is All You Need 论文中提出，基于 Attention 机制，在机器翻译及其他语言理解任务有着以往无法比拟的效果，后 2018 年又提出 Universal Transformer， 在多项有难度的语言理解任务上泛化效果明显更好。Transformer 解决 RNN 存在的长序列信息丢失的问题，像宋词这种讲究格式讲究押韵的语句，在 RNN 中就很难训练到好的效果，但是 Transformer 就可以很好的提取训练宋词中的格式以及押韵特征。

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想深入学习 Transformer 以及算法可以看 Tensorflow 官方的教程. 等下篇文章我也详细介绍如何基于 Transformer 训练一个宋词机器人，包括如何预处理训练数据，如何使用模型生成序列文本。

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