怎么办本人没文化，一句（哔 ——）行天下。这位胖友，不知你行走江湖，是否也有过这样的烦恼？那么这里有个神器，可就值得好好说道说道了。
“听我说谢谢你，因为有你，温暖了四季”用成语应该怎样说？在查找框内输入你想表达的意思，再在词性一栏里选择成语，AI 立马就能给你抛出几十上百个选项。布景颜色越深，代表系统举荐程度越高。
要是碰上啥看不懂的，鼠标一点，就能检查具体释义。
还不只仅中文，比方当你想信口开河一句“鹅妹子嘤”，但又想知道有没有更绮丽的中文表达，同样是一键即可得。
怎样样，够便利不？是不是有点“妈妈再也不用担心我词穷”内味儿了（手动狗头）。
来自清华的“反向词典”
这个神器名叫 WantWords，反向词典。
反面的 AI，来头不小：诞生自清华大学自然言语处理与社会人文核算实验室，项目指导教师为孙茂松教授和刘知远副教授。所谓“反向”，就是和惯例词典不同，不是按词寻义，而是反过来给词典一段描述，让它来帮你找词。
作者在 GitHub 中介绍，他们希望反向词典起到三种作用：
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解决话到嘴边，却遽然想不起来怎样说的“舌尖现象”
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帮忙新言语学习者
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帮忙无法选择单词的失读症患者
这个反向词典反面的核心 AI，名为多通道逆向词典模型，相关论文还中选过 AAAI 2020。
具体而言，多通道逆向词典模型选用了双向 LSTM（BiLSTM）和注意力作为根本结构，并在其间参与了 4 个特定特征预测器。选用多个预测器来辨认输入查询中政策词的不同特征，一方面，能使嵌入质量较差的政策词经过特征被选择出来。另一方面，也可以过滤掉与正确政策词有接近嵌入、但存在对立特征的词。
也就是说，AI 选词能更精准。
而为了让 AI 更简单找到真实“正确”的词，除了词性、词素这两个词语的“内部特征”外，作者还考虑了层次系统和义原这两个“外部特征”。
所谓层次系统，是用来区别一个词是实体仍是概念，实体下面又会分出林林总总的实体。
义原在言语学中则是指最小的不行再分的语义单位。言语学家以为义原系统在任何言语中都适用，不与特定言语相关。
举个比方，“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”、“女人”、“儿童”的组合来表达。
△ 图源：HowNet
新算法已测试，相关新系统开发中
前文说到，WantWords 反向词典最早诞生于清华 NLP 实验室，主要由岂凡超和张磊在 2019 年合作完成。
在与果壳沟通时岂凡超谈到，刚开端，他们并没有对这个项目进行推广，仅仅身边的同学使用后反应还不错。直到上一年 11 月，这个项目忽然火爆，一时之间访问量暴增，把服务器都给挤垮了。自此之后，WantWords 开端遭到更多重视，也收获了不少建议和来自志愿者的技术支撑。
不只有了网页版，微信小程序也已正式上线，还有 App 版正在开发中。
△ 微信小程序“WantWords”
根据研制团队的最新公告，今年岁除之前，反向查词还测试完成了新算法，其功能相较于原有算法有明显提高。而在反向词典之外，研讨团队还开发“名言名句语义检索及举荐系统”，以及“汉语词语调配查询系统”。
现在这两个系统没有对外开放，感兴趣的小伙伴可以边读论文（文末奉上），边蹲一波。
对了，研制团队还表示，WantWords 作为一个开源项目，随时欢迎咱们参与，参与规划 & 开发、提出需求、反应问题。感兴趣的话就去官网戳戳公告吧~
相关论文：
https://arxiv.org/abs/1912.08441
https://arxiv.org/abs/2202.13145
参看链接：
[1] 官网：https://wantwords.net/
[2] 果壳文章：https://mp.weixin.qq.com/ s / er-JwST7dUQjMh6VzBE1bA
[3]https://deeplang.feishu.cn/docs/doccnoH9ncCZspo2Ubx79bpZ0Lh#ijyigh
