人工智能寫作中小說標(biāo)題生成的算法研究

劉 賽

如今中國數(shù)字社會(huì)的日均流量產(chǎn)值可達(dá)19萬億G，隨著人工智能技術(shù)和大數(shù)據(jù)可用性的不斷改進(jìn)，投放市場(chǎng)的文學(xué)流量也日益龐大。在這種發(fā)展背景下，如何收集和優(yōu)化小說出版的數(shù)據(jù)資源，如何為自己的小說創(chuàng)作一組大小標(biāo)題，讓它們?cè)谏鲜隽髁看髴?zhàn)中勝出？人工智能可能會(huì)發(fā)揮越來越多的作用，它使小說與讀者的交互得到大數(shù)據(jù)的支撐，使內(nèi)容生產(chǎn)獲得更深層次的數(shù)據(jù)加工和挖掘，尤其是可以應(yīng)用于小說人物設(shè)計(jì)、情節(jié)策劃。作為小說內(nèi)容創(chuàng)作和策劃的最精要部分，標(biāo)題與小說內(nèi)容緊密聯(lián)系，以其簡(jiǎn)約而凝練的特點(diǎn)，對(duì)小說主題進(jìn)行適應(yīng)性概括，從而提升小說吸引力。本文通過搜索、輸出和篩選環(huán)節(jié)，展示了小說標(biāo)題生成的算法運(yùn)用，并討論了人工智能寫作算法中的生成問題。

一、一種自動(dòng)創(chuàng)建小說標(biāo)題的算法模型

何謂算法？“算法，是指通過數(shù)學(xué)的思想和方法，提供解決問題的思路，運(yùn)用編程的手段來完成問題的解決或處理。”①鄭舸：《淺議計(jì)算機(jī)算法認(rèn)識(shí)》，《通訊世界》2018年第12期。對(duì)于本文來說，就是借用數(shù)字符號(hào)的算法模型來解決標(biāo)題生成問題。人工智能的標(biāo)題創(chuàng)作需要以下步驟：首先，建立單詞的語義搜索空間；其次，以各種輸出函數(shù)表達(dá)式建立神經(jīng)元，本文中主要構(gòu)建比喻句式的輸出函數(shù)表達(dá)式；再次，每?jī)蓚€(gè)神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)為一個(gè)加權(quán)值，賦予輸出函數(shù)不同加權(quán)值，進(jìn)而依此值導(dǎo)出單詞排列信息；最后，導(dǎo)入遺傳算法進(jìn)行評(píng)估，經(jīng)過篩選符合標(biāo)準(zhǔn)的目標(biāo)詞和修飾詞，最終形成完整標(biāo)題。人工智能標(biāo)題創(chuàng)作借鑒了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，其算法模型主要包含語義空間算法（搜索）、比喻修辭算法（輸出）和遺傳算法（篩選）。這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)式的算法模型具有深度學(xué)習(xí)特征，它使新一代AlphaGo迅速擊敗人類圍棋高手。這一代的AlphaGo采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，以策略網(wǎng)絡(luò)和價(jià)值網(wǎng)絡(luò)兩個(gè)模塊組成的蒙特卡洛樹搜索，其優(yōu)勢(shì)在于可以針對(duì)篩選后的落棋點(diǎn)進(jìn)行深度計(jì)算，降低了搜索的維度。簡(jiǎn)而言之，就是通過優(yōu)化數(shù)據(jù)庫中的搜索方式，來達(dá)到一局面一搜索，一直到最終的勝負(fù)①程思雨、林鋒：《計(jì)算機(jī)圍棋AlphaGo算法對(duì)人類圍棋算法的影響》，《中國科技信息》2019年第2期。。這和從前根據(jù)圍棋規(guī)約編寫圍棋程序不同，不再是僅僅模擬旗手們的下棋策略，而是不斷增加對(duì)語義空間算法的改進(jìn)。類似例子還有Libratus在為期20天、12萬張牌的撲克比賽里擊敗了四位來自世界各地的著名撲克選手。

二、基礎(chǔ)算法與數(shù)據(jù)庫：語義空間的算法構(gòu)建

正如人腦具有記憶功能，語義空間算法作為基礎(chǔ)算法，承擔(dān)提供數(shù)據(jù)庫支持的功能。在數(shù)據(jù)為王的信息社會(huì)里，國家與市場(chǎng)可以使用語義空間算法為公文、新聞、小說快速提供語料庫詞匯和語段支撐，例如在2017年四川九寨溝地震中，中國地震臺(tái)網(wǎng)官方微信將地震災(zāi)情快速向公眾傳播，該稿件生產(chǎn)僅用時(shí)25秒②白龍、林楹：《人工智能背景下“機(jī)器寫作”在災(zāi)難報(bào)道中的應(yīng)用和發(fā)展趨勢(shì)》，《吉林廣播電視大學(xué)學(xué)報(bào)》2018年第12期。。而且，語義空間算法不僅為目標(biāo)詞提供可替換數(shù)據(jù)庫，后續(xù)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)搜索、語段輸出、篩選和評(píng)估都要在其中展開。語義空間算法是大數(shù)據(jù)和人工智能的完美結(jié)合，它一方面不斷補(bǔ)充與完善，另一方面具有不同類型與使用功能。

在人文科學(xué)領(lǐng)域，語義空間算法為其研究帶來了極大便利。人文學(xué)者可以通過語義空間算法搭建人文數(shù)字研究平臺(tái)，并利用平臺(tái)查找人文資料，分析人文數(shù)據(jù)，甚至做個(gè)性化研究。國外在這方面的數(shù)據(jù)庫搭建較為完善，例如基于網(wǎng)絡(luò)的包含20億組單詞語義空間數(shù)據(jù)庫ukWaC2；中文圈語義空間數(shù)據(jù)庫做的時(shí)間較長(zhǎng)、完善度較高的，有中國歷代人物傳記資料庫（CBDB），這是由哈佛大學(xué)費(fèi)正清研究中心、北京大學(xué)中國古代史研究中心等聯(lián)合搭建的語義空間資料庫。此外，還有數(shù)位人文學(xué)術(shù)研究平臺(tái)（DocuSky），它由臺(tái)灣大學(xué)數(shù)位人文研究中心、資訊工程學(xué)系數(shù)位典藏與自動(dòng)推論實(shí)驗(yàn)室規(guī)劃，具有“堪輿與分析”“時(shí)空資訊”“視覺化”等功能，旨在建設(shè)一個(gè)開源鏈接與友善互動(dòng)的數(shù)字人文研究環(huán)境，自主且自由地融合數(shù)字人文科技進(jìn)行研究的數(shù)據(jù)平臺(tái)。在圖1中，筆者利用Docusky數(shù)位人文平臺(tái)繪制了《石遺室詩話》《蕙風(fēng)詞話》《小三吾亭詞話》三本書涉及人物的關(guān)系圖，為各書對(duì)不同人物的關(guān)注度做數(shù)據(jù)展示。

圖1 《石遺室詩話》《蕙風(fēng)詞話》與《小三吾亭詞話》書中涉及人物關(guān)系圖

小說標(biāo)題的語義空間算法，首先選定目標(biāo)單詞（例如“英雄”）和形容詞（例如“悲劇的”），構(gòu)建語義空間（兩種語義空間），其次生成標(biāo)題骨架，因?yàn)闃?biāo)題骨架是短語的解析樹，因此要構(gòu)建標(biāo)題骨架語義空間（便于標(biāo)題骨架的生成），這樣做的目的是重用有效標(biāo)題的句法結(jié)構(gòu)。在小說標(biāo)題中，可以觀察到重用有效標(biāo)題結(jié)構(gòu)的例子如《為了忘卻的記念》和《為了一夜的愛》。除此之外，修辭算法和遺傳算法也要用到語義空間算法，修辭算法通過搜尋語義空間，產(chǎn)生多種表達(dá)的結(jié)果，之后遺傳算法通過語義空間，篩選和評(píng)估留下有趣表達(dá)效果的標(biāo)題。

要說明的是，為填充標(biāo)題骨架，需構(gòu)建兩種語義空間：“亞文化語義空間”和“大眾語義空間”。“亞文化語義空間”包含網(wǎng)民偏愛的詞匯符號(hào)，“大眾語義空間”包含所有可填充擬標(biāo)題骨架的詞匯符號(hào)。目標(biāo)詞在“亞文化語義空間”搜索相關(guān)詞（相關(guān)詞和目標(biāo)詞之間需有比喻關(guān)系），搜索中要確保相關(guān)詞的抽象性。這個(gè)抽象系數(shù)算法已由Glucksberg①Glucksberg.S.Understanding Figurative Language：From Metaphor to Idioms Oxford：Oxford University Press，2001.在2001年提出，經(jīng)過確定抽象系數(shù)，在大眾語義空間中篩選出相關(guān)詞，并最終填充標(biāo)題骨架。因此，對(duì)于輸出標(biāo)題骨架來說，其最終形態(tài)既要有“亞文化語義空間”的趣味性，也要符合主流文化價(jià)值觀。

無論以小說詩歌、媒體新聞為代表的內(nèi)容創(chuàng)作，以資料整理、數(shù)據(jù)分析為代表的數(shù)字人文研究，還是指向文化建設(shè)和政治建設(shè)的國家管理，社會(huì)對(duì)于人工智能創(chuàng)作的需求已經(jīng)越來越多。盡管語義空間算法在不斷更新完善，數(shù)據(jù)庫類型和內(nèi)容也在不斷多樣化，但是對(duì)于人工智能創(chuàng)作而言，提出并實(shí)踐語義空間算法只是第一步，人工智能創(chuàng)作的核心并不在語義空間算法，制約人工智能創(chuàng)作的要害是對(duì)于修辭算法的理解與開發(fā)。對(duì)于社會(huì)整體需求來說，目前修辭算法的發(fā)展還是杯水車薪，隨著人們對(duì)于內(nèi)容創(chuàng)作的要求提高，修辭算法的研究與開發(fā)已經(jīng)迫在眉睫。

三、深層算法與敘事語法：修辭句式的算法構(gòu)建

小說標(biāo)題，是表現(xiàn)小說內(nèi)涵的令人難忘的語段，通常用于小說的指稱和媒介傳播活動(dòng)。在小說標(biāo)題中，比喻、比擬、夸張等修辭手法經(jīng)常出現(xiàn)，而人工智能創(chuàng)作的修辭算法研究，不僅包含句法的具體表達(dá)形式，還要深入語段的深層意義中，如何利用算法完成優(yōu)秀的修辭表達(dá)，是人工智能創(chuàng)作的重要研究范疇。2014年，Miller.D.W和Toman.M就已經(jīng)開始了相關(guān)研究，他們對(duì)2390個(gè)小說標(biāo)題做數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)其中92%的標(biāo)題至少包含一個(gè)修辭手法，并針對(duì)這些修辭手法進(jìn)行排列對(duì)比，發(fā)現(xiàn)其中最常見的修辭手法是比喻，最常出現(xiàn)的修辭組合是比喻和押韻②Miller D．W and Toman.M，"An Analysis of Rhetori－cal Figures and other Linguistic Devices in Corporation Brand Slogans."Journal of Marketing Communications，22.5（2014）：474-493。。Reece是標(biāo)題領(lǐng)域的研究專家，他提出，當(dāng)讀者回憶小說的時(shí)候主要依賴于小說標(biāo)題，而不是小說的主題內(nèi)涵③Reece，B．B，"What Makes a Slogan Memorable and Who Remembers It."Journal of Current Issues ＆ Research in Advertising，16.2（1994）：41-57。。而且在標(biāo)題中，不同的修辭手段對(duì)于讀者會(huì)有不同的影響，含有修辭手法的標(biāo)題更有說服，更加優(yōu)秀①Burgers，C，Konijn，E．A，Steen，G．J and Iepsma，M．A．R."Making Ads Less Complex，Yet More Creative and Persuasive：The Effects of Conventional Metapors and Irony in Print Advertising."International Journal of Advertising，2015，16.2（1994）：.41-57。。因此，構(gòu)建新穎有趣的小說標(biāo)題表達(dá)，對(duì)于小說來說是一種數(shù)據(jù)資源優(yōu)化的方式，誰能夠最早在修辭算法的研究中拔得頭籌，誰就能占據(jù)未來人工智能小說市場(chǎng)的先機(jī)。

權(quán)重邏輯是修辭算法中的核心，也是修辭表達(dá)效果的重要參數(shù)。拿比喻修辭算法來看，使用比喻句式算法，首先，構(gòu)建與目標(biāo)單詞（本體單詞）相關(guān)的語義空間。其次，通過篩選本體和喻體的形容詞②Richards，I．A，The Philosophy of Rhetoric，Oxford University Press，1936.，搜尋喻體單詞，形成比喻修辭的表達(dá)式。具體說來，即通過權(quán)重邏輯，提取出本體相關(guān)的修飾詞，再通過修飾詞的權(quán)重邏輯，提取喻體單詞，最終將喻體單詞納入表達(dá)式中。Granroth等人曾使用Meta4meaning語義空間③Xiao，P，Alnajjar，K，Granroth－Wilding，M，Agres，K and Toivonen，Meta4meaning：Automatic metaphor in－terpretation using corpus－derived word associations，ICCC，2016.來構(gòu)建語義模型，并以此找到本體喻體在語義上的相關(guān)單詞，例如，在比喻句式“時(shí)間就是金錢”中，“時(shí)間”（本體單詞）的相關(guān)詞是“珍貴”，而“珍貴又與“金錢”（喻體單體）關(guān)聯(lián)度很高，于是“金錢”就被篩選出來放置到表達(dá)式中。

對(duì)于人文學(xué)者特別是創(chuàng)意寫作的研究者來說，人工智能創(chuàng)作中的修辭算法是一項(xiàng)富于挑戰(zhàn)性的任務(wù)。創(chuàng)意寫作中的敘事語法是旨在建立一套共同敘事模式、規(guī)則和符號(hào)系統(tǒng)④葛紅兵：《小說類型學(xué)的基本理論問題》，上海：上海大學(xué)出版社2012年版。，所以敘事語法研究是內(nèi)容生產(chǎn)層面的研究。從內(nèi)容生產(chǎn)層面來看，語義空間算法是一種句法層的算法，它做的是人工智能創(chuàng)作算法的形式開發(fā)，而修辭算法通過提高話語表現(xiàn)力，以此增加對(duì)受眾吸引力，進(jìn)一步深入人工智能創(chuàng)作算法的語義層。語義層研究是為了構(gòu)筑話語所指的意義集域，這個(gè)意義集域正是創(chuàng)意寫作敘事語法研究的歸結(jié)點(diǎn)和落腳點(diǎn)。人工智能創(chuàng)作里面的算法，和一切別的人工智能算法一樣，仍繼續(xù)保持在它的生產(chǎn)里，但卻在一種特定的敘事語法中產(chǎn)生它的內(nèi)容。所以，人工智能創(chuàng)作算法研究和創(chuàng)意寫作敘事話語研究，二者之間具有共性，極有研究?jī)r(jià)值。

人工智能創(chuàng)作的理論研究會(huì)有很多路徑，要想把握其算法層面的創(chuàng)作意義，我們可以在人工智能創(chuàng)作與創(chuàng)意寫作的聯(lián)系里去尋求。筆者嘗試提出一種身心關(guān)系，即以創(chuàng)作算法為實(shí)踐形式，以敘事語法為理念內(nèi)容，反映創(chuàng)意寫作其內(nèi)在學(xué)科邏輯，即文學(xué)創(chuàng)作與技術(shù)實(shí)踐的密切關(guān)系，這種關(guān)系是寫作理念社會(huì)化的自為發(fā)展，這在人工智能創(chuàng)作算法研究中，可以視為核心部分。

四、評(píng)估機(jī)制與篩選機(jī)制：遺傳算法構(gòu)建

遺傳算法是1969年由美國霍蘭德教授根據(jù)生物進(jìn)化論提出，經(jīng)后人總結(jié)整理而成的一種模擬進(jìn)化過程并求解極值的自適應(yīng)人工智能算法⑤葛繼科、邱玉輝、吳春明、蒲國林：《遺傳算法研究綜述》，《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2008年第10期。，它能夠運(yùn)用于一切具有自然選擇特性的人工智能實(shí)踐問題。由前文可知，小說標(biāo)題創(chuàng)作在經(jīng)過語義空間算法和修辭算法后，需要在語義空間中繼續(xù)進(jìn)行結(jié)果篩選和效果表達(dá)評(píng)估，這是一個(gè)多結(jié)果選擇過程，那些語義準(zhǔn)確、結(jié)構(gòu)完整、修辭表達(dá)效果良好的生成標(biāo)題將被保留，不符合標(biāo)準(zhǔn)的、表達(dá)效果不佳的或者因算法問題而產(chǎn)生突變的生成標(biāo)題將被淘汰，直到最終產(chǎn)生最優(yōu)的結(jié)果，因此遺傳算法也適用于人工智能的小說標(biāo)題創(chuàng)作。

在進(jìn)行遺傳算法前，小說標(biāo)題經(jīng)歷了以下算法步驟：第一，要導(dǎo)入目標(biāo)詞，構(gòu)建詞匯語義空間；第二，構(gòu)建標(biāo)題骨架語義空間，篩選輸出標(biāo)題骨架；第三，通過權(quán)重邏輯和語義空間搜索，導(dǎo)出本體詞匯的語義詞（形容詞和喻體詞匯）；最后，通過遺傳算法進(jìn)行篩選和評(píng)估，將最佳詞匯填充標(biāo)題骨架，并最終選出最佳表達(dá)效果的小說標(biāo)題。要注意的是，在遺傳算法中，以面為單位的搜索，比以點(diǎn)為單位的搜索，更能發(fā)現(xiàn)全局最優(yōu)解①秦可凡：《人工智能中遺傳算法的研究與應(yīng)用》，《中國戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)》2017年第8期。。因?yàn)樵谒惴Ｐ偷倪\(yùn)行中，整個(gè)群體執(zhí)行了多個(gè)方向的篩選，它們要在代數(shù)、權(quán)值系數(shù)和抽象系數(shù)等參數(shù)上做出不同評(píng)估，以此支持這些方向上的信息構(gòu)成和交換。

遺傳算法的篩選要符合國家的內(nèi)容審核機(jī)制。小說標(biāo)題作為高效傳達(dá)信息的語段，在各類數(shù)字媒介平臺(tái)上被傳播，其規(guī)則和標(biāo)準(zhǔn)既要合乎讀者的接受心理，也要符合寫作的規(guī)則，因此標(biāo)題創(chuàng)作的算法規(guī)約要在篩選和評(píng)估環(huán)節(jié)重點(diǎn)考慮市場(chǎng)與人文性。一方面篩選環(huán)節(jié)要?jiǎng)h除任何不可被市場(chǎng)接受或無效的表達(dá)式，其標(biāo)準(zhǔn)是：生成標(biāo)題中的目標(biāo)詞與修飾詞要和積極情緒之間呈現(xiàn)正相關(guān)性，并刪除含有暴力、宗教、色情、政治等敏感詞匯。另一方面評(píng)估環(huán)節(jié)則被用于最大限度優(yōu)化標(biāo)題的敘事深度，其標(biāo)準(zhǔn)是：與小說主題呈現(xiàn)正相關(guān)性，語言規(guī)范要正確，關(guān)鍵詞要呈現(xiàn)，修辭方法要正確使用。

包括遺傳算法在內(nèi)的算法開發(fā)和研究要遵循這樣的前提：算法原理要公開透明，且篩選和評(píng)估機(jī)制要重點(diǎn)考察，尤其是具有多代選擇的遺傳算法或者具有自動(dòng)化決定能力的相關(guān)算法。尤瓦爾·赫拉利在《未來簡(jiǎn)史》中把算法上升到具有擴(kuò)張性和普遍性的哲學(xué)地位，甚至預(yù)言人工智能的發(fā)展會(huì)將地球帶回到少數(shù)精英創(chuàng)造歷史的時(shí)代。2017年5月起，歐盟要求所有人工智能算法解釋其輸出原理，這意味著在歐盟，閉環(huán)的深度學(xué)習(xí)算法成為非法的算法。這不是危言聳聽，算法之所以被推崇到這種地位，是因其具有不可忽視的地方。康德在《純粹理性批判》中認(rèn)為，人類能認(rèn)識(shí)到現(xiàn)象，而永遠(yuǎn)認(rèn)識(shí)不到本體。如果說通過人工智能算法使得人類進(jìn)入了數(shù)據(jù)海洋時(shí)代，那么未來人工智能算法的深度學(xué)習(xí)以及機(jī)器的自我學(xué)習(xí)會(huì)使得人類進(jìn)入數(shù)據(jù)宇宙時(shí)代，那這樣的世界人類是否還可以認(rèn)識(shí)具有普遍性的現(xiàn)象？隨著人工智能算法深度學(xué)習(xí)，如人工智能的遺傳算法，模擬遺傳代數(shù)不是幾十代，而是幾萬代甚至是幾十萬代來篩選結(jié)果時(shí)，我們?nèi)祟愡€如何確保最終得到的結(jié)果不帶有“突變基因”結(jié)果？當(dāng)有了人類意識(shí)不到的改變后，人工智能自我默認(rèn)并規(guī)定新的存在物，這種存在也許將會(huì)超越人類的認(rèn)知。這種認(rèn)知的不足是很現(xiàn)實(shí)的，假如未來的人工智能制造問題或者產(chǎn)生新知識(shí)的速度加快，人類修補(bǔ)問題的速度和學(xué)習(xí)新變化的速度能跟上嗎？這對(duì)于人工智能來說，它意味著人工智能捕捉到并使用了這些人類所認(rèn)識(shí)不到的新東西后，那還能說人工智能沒有意識(shí)嗎？人工智能對(duì)于世界的理解與人類會(huì)越來越不同，人工智能最終會(huì)也會(huì)產(chǎn)生哲學(xué)意義上的意識(shí)，相較于弱人工智能的自動(dòng)化決定，這才是真正意義上的黑箱。假如這些情況出現(xiàn)了，那將是人類未曾踏足之地，也可能是人類也無力追尋之地。

五、結(jié)語

在本文中，筆者描述了一個(gè)具有修辭表達(dá)效果的小說標(biāo)題的自動(dòng)生成算法模型。該模型首先采用語義空間算法來構(gòu)建標(biāo)題的語料庫和語義搜索模型，它在內(nèi)容層面上屬于句法層的基礎(chǔ)算法研究。其次，通過修辭算法來使得標(biāo)題的表達(dá)式更有趣味性，修辭算法以提高話語表現(xiàn)力增加對(duì)受眾吸引力，它在內(nèi)容層上屬于語義層的深層算法研究。通過句法層和語義層的意義集域指向，筆者進(jìn)一步分析了人工智能算法和創(chuàng)意寫作敘事語法之間的重要關(guān)系。最后，使用多目標(biāo)選擇的遺傳算法，使標(biāo)題在語義空間中繼續(xù)進(jìn)行結(jié)果篩選和效果表達(dá)評(píng)估，以此得到最優(yōu)的結(jié)果標(biāo)題。因此，在邏輯層次上語義空間算法是內(nèi)容構(gòu)建的基礎(chǔ)算法，修辭語法是內(nèi)容生成深層算法，而遺傳算法是內(nèi)容修正的篩選和評(píng)估算法。另外，在對(duì)多目標(biāo)多代選擇處理的遺傳算法描述中，我們認(rèn)識(shí)到不能忽視人工智能算法深度學(xué)習(xí)可能帶來的危機(jī)。也許，隨著算法的不斷研究和發(fā)展，算法會(huì)從錯(cuò)誤中自我學(xué)習(xí)，形成“黑箱”。黑格爾說：“意識(shí)本質(zhì)上乃是客觀事物的內(nèi)容的產(chǎn)生者，于是主觀的思維本質(zhì)上是主動(dòng)的。”在模擬人類思維和決策，不斷深度研發(fā)算法的人工智能時(shí)代，同樣可以做到客觀事物內(nèi)容生產(chǎn)的機(jī)器算不算意識(shí)呢？算是主觀思維嗎？和人類意識(shí)有區(qū)別嗎？至少在人類中心主義的社會(huì)中，當(dāng)算法產(chǎn)生了無意識(shí)的行為，則算法的理性概念會(huì)消解，由此帶來的不確定性我們并不一定能夠承受。因此，我們既要關(guān)注人工智能為自動(dòng)創(chuàng)作帶來的便利，也不能忽視對(duì)人工智能算法的篩選和評(píng)估。