引子
最近中国诗词大会很受欢迎，才女武亦姝凭借超强的记忆力和超快的反应能力一炮走红，成为大家心目中的偶像。
在欣赏节目的同时，我也不禁想到，既然古代的诗人能够创作出这些美好的诗篇，那我是不是也能创作几首属于自己的诗词作品呢？可惜，经过一番尝试，我发现自身的文学功底不够，恐怕无法完成这样艰巨的任务。看来人和人还是有很大的差距。
当然，我并没有气馁。就像著名的无限猴子定理阐述的那样，哪怕是让一只猴子在打字机上随机地按键，只要按键的时间足够长，那么几乎必然能够打出任何特定的文字，甚至是莎士比亚的全套著作。我觉得我的编程能力应该比猴子还是要略强一筹，所以打算试试用我熟悉的语言R 来创作几首『歪诗』。
词频分析
既然要创作诗词，那么就要先了解诗词中最常出现的词汇和意象是什么。我在 github 上找到了一些古典中文的语料库（链接），其中有不少唐诗宋词的文本，只不过是繁体的。我选择了《宋词三百首》作为了我的文本库，对它进行词频分析。
其实做法很简单，大概就是分这么几步：
把文本拆分成一个一个的单词；
把单词按照出现的频率、次数进行排序
用可视化把结果展示出来
下面的部分我会讨论一下具体的操作，不感兴趣的观众请往后翻到结果的部分。
第一步、第二步
导入文本库：
> fileName <- "宋詞三百首.txt" > SC <- readChar(fileName, file.info(fileName)$size)# 大概检查一下> substr(SC, 1000, 1100)[1] "醒。送春春去幾時回，臨晚鏡。傷流景。往事後期空記省。○沙上並禽池上暝。雲破月來花弄影。重重簾幕密遮燈，風不定。人初靜。明日落紅應滿徑。\n\n詞牌:青門引\n作者:張先\n詞文:乍暖還輕冷。風雨晚來方定。庭軒寂"用分词包『结巴R』 (链接) 里面的 worker() 公式完成分词：
> cc = worker()> analysis <- as.data.frame(table(cc[SC]))# 重新排序> analysis <- analysis[order(-analysis$freq),]# 简单改变一下文件的命名、格式> names(analysis) <- c("word","freq")> analysis$word <- as.character(analysis$word)# 看一下这个分词文件的开头> head(analysis) word freq470 作者 3106120 詞文 3106121 詞牌 3101024 又 751014 去 553124 月 54看来在宋词三百首中，出现最多的词语是『作者』，『词文』，『词牌』，总共出现了310次。这是因为每首诗词开始时，文档中都会介绍这首诗词的作者、词文和词牌，从而干扰了我们的文本分析。
第二步
我用 R 包 wordcloud2把结果简单地进行了一下可视化：
wordcloud2(analysis)然后得到了这张图。
嗯，硕大的一个『词文』出现了很多次，看来我们在可视化的时候要把它去掉。
我把出现频率大于300次的词语刨除之后，根据分词结果的字数（一字，二字，三字）重新进行了可视化，结果如下：
wordcloud2(analysis[analysis$freq>1& analysis$freq < 300 & nchar(analysis$word) == 1,])wordcloud2(analysis[analysis$freq>1& analysis$freq < 300 & nchar(analysis$word) == 2,])wordcloud2(analysis[analysis$freq>1 & analysis$freq < 300 & nchar(analysis$word) == 3,])
现在的结果就正常多了。我们看到，一个字的词语中，出现频率较多的有『谁』，『又』，『人』，『去』，『梦』, 『是』， 『处』，『月』 等等。
两个字的词语中，『何处』，『斜阳』，『相思』这些词使用频率最多，给我一种在看网络小说标题的感觉。
三个字的词语中，出现最多的往往是词牌名和作者名。
完成了简短的词频分析，下面就要开始最重要的『诗词创作』部分了！
诗词创作
准备
创作宋词，先要明确一个词牌名。我选择了李白的《清平乐·画堂晨起》作为范例。
画堂晨起，来报雪花坠。高卷帘栊看佳瑞，皓色远迷庭砌。盛气光引炉烟，素草寒生玉佩。应是天仙狂醉，乱把白云揉碎。
R 的中文分词包『结巴R』的功能中，有一项可以用来分辨词语的词性。我将范例进行分词后，再用这项功能分析一下各部分的词性。
> cipai <- "画堂晨起，来报雪花坠。高卷帘栊 看 佳瑞，皓色远 迷 庭砌。盛气光引 炉烟，素草寒生玉佩。应是天仙狂醉，乱把白云揉碎。"> tagger <- worker("tag")> cipai_2 <- tagger <= cipai> cipai_2 n x x n v a n g v "画堂" "晨起" "来报" "雪花" "坠" "高" "卷帘" "栊" "看" x x a v x n x x x "佳瑞" "皓色" "远" "迷" "庭砌" "盛气" "光引" "炉烟" "素草" x nr x n x d p nr v "寒生" "玉佩" "应是" "天仙" "狂醉" "乱" "把" "白云" "揉碎" 其中每个字母代表什么词性，我也没有很理解。据我的猜测，n 应该是名词，x是没有分辨出来的词性，v是动词， a是形容词，至于『nr』, 『p』, 『d』是什么，实在是猜不出来，在帮助文档中也没有找到。如果有朋友知道的话，希望能不吝赐教。
最后，我从之前提炼的宋词词频库中，选取了至少出现过两次的一字或两字词语，作为诗词创作的素材库：
> example <- subset(analysis, freq >1 & nchar(word) <3 & freq < 300)# 提取词性文件> cixing <- attributes(cipai_2)$names# 将素材库进行词性分类> example_2 <- tagger <= example$word创作
下面，我们终于要开始用 R 创作诗歌了！我自己想了一个创作的算法，可以说很简单，甚至说有点可笑。
步骤是这样的：我从范本词牌的第一个词开始，随机在素材库中选取词性相同，字数相等的单词，填入提前设置好的空白字符串中。
举个例子，原诗的第一个词是『画堂』，是个二字的名词。那么，我就在素材库中随机选择一个二字的名词，填入这个空间中。然后，继续分析下一个词。
具体方程的代码如下：
> write_songci <- function(m){set.seed(m)empty <- ""for (i in 1:length(cipai_2)){ temp_file <- example_2[attributes(example_2)$name == cixing[i]] temp_file <- temp_file[nchar(temp_file) == nchar(cipai_2[i])] empty <- paste0(empty, sample(temp_file,1)) }result <- paste0(substr(empty, 1,4), ",", substr(empty,5,9),"。", substr(empty, 10,16), ",", substr(empty, 17,22),"。", substr(empty, 23,28), ",", substr(empty, 29,34),"。", substr(empty, 35,40), ",", substr(empty, 41,46),"。")}结果
做了这么多工作，终于到了验收结果的部分。请各位来欣赏几首 R 创作的歪词作品吧：
> lapply(1:5, write_songci)[[1]][1] "幽香凝佇,春空賞花回。淨關塞旆感春歸,朝天淺爭前度。江聲已失無跡,香非凝笑秋千。過盡細雨歸鴻,欲對蓬萊歸來。"[[2]][1] "流年漏永,春空愁腸覺。穩黃花笮收敗壁,數峰深鋪已斷。寄語舊香非煙,歸夢如夢殷勤。沈沈啼鶯老來,卻把丁香不堪。"[[3]][1] "愁腸簾外,前度芳心困。少陽臺瘞切桃蹊,幾人細鎖新樣。腸斷缺月中酒,潘鬢行遍何曾。歸雁芳草修竹,不對秋水垂下。"[[4]][1] "一川晏殊,阮郎斷鴻展。重暮雲菰訪楊花,畫閣滿聽金尊。敗葉孤城雪滿,晝永隋堤碧雲。無準黃金年光,漸因綺羅開時。"[[5]][1] "煙柳清景,謝娘桃花如。窄蝴蝶琮誤中酒,花間碎挂斷煙。幽夢曉來千樹,蕭娘數峰翩翩。蟲網暗想未醒,曾向丁寧聚散。"既然是计算机生成的诗，自然谈不上什么文学性。不过，虽然大部分内容看上去不知所云，有些词句还是有些意思的，比如『幽香凝伫』，『愁肠帘外』，『孤城雪满』等等。之前在调试的时候，还出现过类似于『风烟泪暗霜前, 古岸频听金莲』这样的词句，无厘头之余，莫名地居然还有些押韵。
感想
这篇文章到此就结束了，希望大家读得还愉快。最后谈谈自己的感想。
很多读者可能会问，既然用 R 写出来的诗毫不合文理，为什么还要进行这样的工作呢？这种练习是不是在侮辱中文和古典诗词呢？我倒是觉得，我们对语言应该存有一种开放的态度。诗词说到底，也是一种风雅的文字游戏。我们又何尝不能抱着游戏的态度，把这个练习当做一个有趣的消遣呢？
用计算机代码作诗的主意并非是我原创。清华大学早在一年前就推出过作诗机器人薇薇，宣称可以通过图灵测试。
有些词句，如『何处东风约』，『万朵千峰映碧垂』等还是略显生硬，不过比我这里创作的诗词已经强的太多了。本文的小程序比较简短，总共只使用了不到50行代码，可以说是比较粗略的一个版本，仅供大家参考。感兴趣的读者可以设计更精密的算法，使用更高级的统计方法改进创作的质量。
古诗词向来被认为具有很高的艺术价值。今天的我们有越来越多的工具，可以系统化地总结、归纳诗词的规律，这大概也是过去的诗人怎么也想不到的。或许有一天，计算机真的能学习出作诗的秘诀，给我们带来更多全新的灵感和更好的诗句。我们拭目以待。
参考资料
「归雁芳草修竹,不对秋水垂下。—— R」
作者：李佳飞
知乎专栏：知叶堂
