苦等四个月，周杰伦最新单曲《不爱我就拉倒》终于发布！英伦摇滚曲风诠释忧郁情歌，一贯的周氏风格旋律十分抓耳，但看到歌词，处座就坐不住了……

离开之前不要爱的抱抱

反正我又不是没有人要

哥练的胸肌

如果你还想靠....

——《不爱我就拉倒》

这是什么土味情歌？处座一秒出戏，不仅忧郁不起来，甚至有点想笑，十级伦吹也不能夸这首歌歌词写得好。处座不禁陷入了沉思：周董是参加了最近流行的土味情话训练班么？

还是说狂吸奶茶的幸福中年人只能写出这样的水平？

其实周杰伦对自己的作词水平是很有自信的，还曾经在歌里cue方文山：

真的想说，周董，爱惜下自己的羽毛吧，写词这种事还是交给方文山比较好啊！你看看求生欲强烈的歌迷是如何踊跃地在方文山微博评论里留言，甚至愿意众筹给杰伦写词。

其中有一条评论脱颖而出，吸引了处座的目光——

WHAT？方文山已经这么久没写词了么？

带着疑问，处座查了下方文山最近的行程。最近一两年，方文山不仅参加了各类综艺，还在在网络平台开课讲《方文山的音乐诗词课》，从去年到现在，更是在台湾、香港、深圳、以及美国波士顿等多地做了“填词创作”的线下演讲。

但在行程满满的情况下，方文山还是联手吴梦奇给王俊凯写了《我在诛仙逍遥涧》，而去年年底，他联手张亚东给张艺兴写了《梦想起飞》。

这样看来，方文山不是天没有写词，而是天没有给周杰伦写词啊，怪不得周·小公举·杰伦要写出《不爱我就拉倒》了。

两人的下次合作不知要等到什么时候，众筹也不知是否会开启，如果周董下首歌还是这种风格，处座真的要苦涩地昏过去了。但是请不来方文山，就写不出方文山风格的歌词了么？凭借专业的敏锐觉察，处座不由得想到，如果开发一个“填词机器人”，能不能成为“方文山第二”，说不定就可以把歌词卖给周杰伦呢！

模仿方文山的重点在于，能否让机器人通过阅读方文山写的歌词，学习他歌词的结构和表达形式，最终实现歌词创作。

这里，处座打算利用TensorFlow创建LSTMRNN模型来训练写作机器人。

LSTMRNN原理介绍

RNN（循环神经网络）和传统神经网络相比，优势在于允许信息的持久化，这意味着RNN可以利用学习到的知识来推断后续的事件，也使得通过学习歌词，积累歌词经验来创作歌词成为可能。

（上图中，A是神经网络的模块，通过读取x_i和上一步循环中A的信息，输出h_i，并将A传递给下一步循环）

LSTM（LongShortTerm）则是一种特殊的RNN类型，通过刻意的设计来避免RNN中存在的长期依赖问题。

简单解释一下两者的区别：如果把RNN理解为大脑，原生RNN就是金鱼的大脑，只能保留短期的记忆，对越久远的知识记忆力越弱，如果用来训练写歌词，很可能造成训练了大量的样本，但仍然写不出通顺短语的尴尬情况。而LSTM则像是给了金鱼一个小日记本，将学习到的每个知识都记录在日记本里，这样就算很久远的信息，金鱼也能通过快速翻阅日记本来记住之前的知识，并运用到下一句歌词的写作中。

数据准备

想要再现方文山和周杰伦的经典合作，首先处座打算要过滤掉周杰伦自己写的词（并没有diss周董的意思）。获取周杰伦所有的歌曲后，并从中挑出方文山作词的82首，并人工删除了live、remix等歌词相同的歌曲版本。

由于时间轴和创作者等额外的信息大多有统一的格式，比如时间轴都是用[]括起来，编曲作词作曲等信息也都会在姓名前标注人员类型，可以直接用正则表达式去掉。

清洗前：

清洗后：

模型训练开始

“填词机器人”模型的构建，参考了“Python深度学习库”tensorflow_poems（







































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