AI 与机器学习2018arxiv.org
Dank Learning：用深度神经网络生成梗图
Dank Learning: Generating Memes Using Deep Neural Networks
进阶 · 约 35 分钟读完前置知识：LSTM 基础、词向量、文本生成
导读
这篇论文研究如何用深度神经网络自动生成 meme（梗图）配文，基于 Memegenerator 数据集，使用 LSTM 等模型学习 meme 文本的模式。从评论看，论文属于课程项目性质，技术细节存在争议，生成效果也被质疑。
HN 关注点：HN 读者一方面觉得“AI 生成 meme”很有趣，另一方面集中质疑其数据集标注、模型选择和生成质量是否只是噱头。
HN 评论精选
这几条评论里：质疑 2 补充 2
质疑从文本生成模型经验出发，指出数据集标注、GloVe 词向量和 LSTM 规模三处技术问题。
作为一个长期做文本生成神经网络的人，我有几点快速评论。1）Memegenerator 的输入数据集有点奇怪。更重要的是，它没有明确区分顶部和底部文本（有些用大写字母表示底部文本开始，但不总是如此）。编码这类文本的一个好技巧是用控制 token（例如换行）来指示这种行为。（结论也提到这个问题：“一个例子是训练一个包含图片上下文本分界点的数据集。这里的分界是手动选择的，对 meme 的幽默效果很重要。”）2）这里使用 GLoVe 词向量不太合理，即使作为基础。通常词向量最适合遵循真实世界用词习惯的文本，而 meme 并不遵循。（这种情况下最好让网络从头训练词向量）3）512 单元的 LSTM 对于这种规模的词级模型可能太大；既然文本遵循规则，256 单元的双向 LSTM 可能效果更好。
minimaxir查看英文原文
As someone who has spent a lot of time working with text-generating neural networks (https://github.com/minimaxir/textgenrnn), I have a few quick comments. 1) The input dataset from Memegenerator is a bit weird. More importantly, it does not distinctly identify top and bottom texts (some have a capital letter to signifify the start of the bottom text, which isn't always true). A good technique when encoding text for these types of things is to use a control token (e.g. a newline) to indicate these types of behaviors. (the conclusion notes this problem: "One example would be to train on a dataset that includes the break point in the text between upper and lower for the image. These were chosen manually here and are important for the humor impact of the meme.") 2) The use of GLoVe embeddings don't make as much sense here, even as a base. Generally the embeddings work best on text which follows real-world word usage, which memes do not follow. (in this case, it's better to let the network train the embeddings from scratch) 3) A 512-cell LSTM might be too big for a word-level model of that size; since the text follows rules, a 256-cell Bidirectional might work better.
补充认为研究有点傻但有趣，并指出作者之一 Richard Socher 被做进了生成的 meme。
很傻；最好别惊动媒体，不然很快就会看到“AI 现在能生成 meme 了”的标题党。不过我觉得挺好笑的是，GloVe 作者之一、NLP 研究者 Richard Socher 出现在第 8 页生成的 meme 里（“the face you make when”）。
glup查看英文原文
Very silly; best not to alert the media or we'll soon see "AI can now generate memes" clickbait. I thought it was funny though that Richard Socher, one of the authors of GLoVe and NLP researcher is pictured in the generated memes on p. 8. ("the face you make when")
质疑质疑生成效果，认为不比随机拼接文本更好。
这完全是个玩笑吧？这些结果比简单的“图片+标题+随机底句”算法好在哪里？
aw3c2查看英文原文
This is a complete joke, right? What is better about those results than a simple "image + headline + random bottom line" algorithm?
补充补充完整论文和示例链接。
完整论文和一些示例在这里：https://web.stanford.edu/class/cs224n/reports/6909159.pdf
nofinator查看英文原文
Full paper with some examples here: https://web.stanford.edu/class/cs224n/reports/6909159.pdf
相关资源
从这篇论文所有 HN 讨论帖的全部评论里整理出来的链接。
历次讨论
- 2018Hacker News 讨论帖172 分 · 36 评
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