“听我说谢谢你”还能用古诗来说？清华搞了个“据意查句”神器，一键搜索你想要的名言警句

艾瑞巴得，又有神器来拯救文盲了！ 天气太热只会念叨一句“热死了”？发朋友圈翻来覆去才憋出几个字？ 这个 检索神器 值得了解一下。 只要在搜索框里输入你想表达的意思，如“热死了”。 立刻就能有 20个 表达这一意思的句子任君挑选。 句子类型还能按需选取，名言警句、歇后语、古诗文都不在话下。 并且给出的名言还会注明出处作者，这下再也不用啥话都往迅哥儿身上套了。 怪不得网友直呼： 朋友圈文案高级表达查找替换系统 。 而且，我们在试玩了几轮后发现，这个神器在hold住网络俗语“精髓”上的表现有些出人意料。 比如这两天大家都在说的“ 精神内耗 ”。 它给出了一段卢梭的话，完全拿捏住了词语本来的意思，语言逼格立马提升好几度。 甚至还能找出意思相近的 古诗文 。 来自欧阳修《秋声赋》中的这句“ 百忧感其心，万事劳其形，有动乎中，必遥其情 ”，说的意思就是焦虑使人精神疲惫。 果真是能通杀古今了。 于是，我们找来了更多网络流行语喂给它，看看还能擦出什么火花~

第一个要尝试的网络名句，是“ 听我说，谢谢你 ”。 神器反向输出结果中，意思最为贴近的是王维的这句“举世无相识，终身思旧恩”。 这句诗中明确体现了说话主体人表达感谢之意，称得上是“听我说谢谢你”的究极上流版。 还有在句式上非常接近的结果，是温庭筠笔下的“知我意，感君怜”。 最让人意想不到的，是神器反向输出了《将进酒》里的“与君歌一曲，请君为我倾耳听”。 乍看之下，这个答案好像是错的。 但要知道“听我说谢谢你”能成为梗，就是因为防疫人员尴尬被迫听歌事件…… 这么看，反向输出神器还意外 扣了题 。 不只是这句梗，还有很多网络用语，反向输出神器的回答都是貌似不着边际，但又让人觉得异常契合。 比如输入“无语子”，给出的诗句有：

满怀心腹事，尽在不言中。 这不就是大家表达无语时的真实心境吗？因为不便明说，所以沉默，所以无语。 还有这句“你品，你细品”，输出的诗句也都带有了仔细品读、反复回味的意思。 那么，这个好用又好玩的神器，到底是什么来头呢？

以上说的这个好登西，是由清华推出的“据意查句”神器—— WantQuotes 。 诞生自清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP），项目指导教师为 孙茂松 教授和 刘知远 副教授。 能够快速从全世界这么多语料中找到你想要的句子，这个神器主要靠的是一个超大的 数据集 和一个 推荐模型 。 数据集包含了英语、现代汉语和文言文三大部分。 其中，英语部分有6108个名言警句和126713个上下文文本段； 现代汉语部分，包含有3004句名言和408433个相关上下文； 文言文部分，则有4438段文言典故（包括古诗）和116537段相关上下文。 推荐模型方面，本文提出使用 BERT 作为句子编码器来学习名言警句和相关文本表示。 但由于绝大多数名言警句的表达都非常凝练，但是可能其中每个背后的意义又包含很多层，所以在本方法中，研究人员将 义原 引入到编码器中。 简单来说，义原是语言学中最小的语义单位。语言学家认为义原体系在任何语言中都适用，不与特定语言相关。 举个例子，“男孩”这个词可以由“人类”、“男性”、“儿童”这个三个义原表示，“女孩”则可以由“人类”、“女性”、“儿童”的组合来表达。 因此在模型中引入义原后，就能很好解决词义消歧的问题，并且能更准确地捕捉到词与词之间的关系。 也就是让模型把语言学得更加透彻。 而在具体任务对比中可以看到，本文方法的性能均优于其他方法。 同时用消融实验验证了训练方法的有效性 （下表最后三行结果） 。 在只给出左侧文本的条件下，本文方法的结果依旧优于过去方法。