CNN在小说创作领域的应用场景
1. **应用场景概览**
| 应用方向 | 具体功能 | CNN的优势 |
|---------|---------|----------|
| **风格模仿** | 学习特定作家的写作风格 | 捕捉局部文本模式 |
| **情节结构识别** | 识别小说章节结构 | 提取文本层次特征 |
| **情感节奏控制** | 调节段落情感强度 | 处理序列情感变化 |
| **人物对话生成** | 生成符合性格的对话 | 提取对话模式特征 |
2. 详细应用场景与实现方案
场景一：小说风格分类与模仿系统
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
from transformers import BertTokenizer, BertModel
class NovelStyleCNN(nn.Module):
"""
CNN用于小说风格分类和特征提取
可以识别并模仿特定作家的写作风格
"""
def init(self, vocab_size, embed_dim, num_classes, style_embed_dim=128):
super(NovelStyleCNN, self).init()
词嵌入层
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim, padding_idx=0)
多尺度卷积层，捕捉不同长度的文本模式
self.conv1 = nn.Conv1d(embed_dim, 256, kernel_size=3, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv1d(embed_dim, 256, kernel_size=5, padding=2)
self.conv3 = nn.Conv1d(embed_dim, 256, kernel_size=7, padding=3)
风格特征提取
self.style_conv = nn.Sequential(
nn.Conv1d(256*3, 512, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool1d(2),
nn.Conv1d(512, style_embed_dim, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.AdaptiveAvgPool1d(1)
)
分类器
self.classifier = nn.Sequential(
nn.Linear(style_embed_dim, 128),
nn.ReLU(),
nn.Dropout(0.5),
nn.Linear(128, num_classes)
)
风格解码器（用于风格模仿）
self.style_decoder = nn.Sequential(
nn.Linear(style_embed_dim, 256),
nn.ReLU(),
nn.Linear(256, vocab_size)
)
def forward(self, x, extract_style=False):
x: [batch_size, seq_len]
embedded = self.embedding(x) # [batch, seq_len, embed_dim]
embedded = embedded.permute(0, 2, 1) # [batch, embed_dim, seq_len]
多尺度特征提取
conv1_out = F.relu(self.conv1(embedded))
conv2_out = F.relu(self.conv2(embedded))
conv3_out = F.relu(self.conv3(embedded))
特征拼接
concatenated = torch.cat([conv1_out, conv2_out, conv3_out], dim=1)
风格特征提取
style_features = self.style_conv(concatenated).squeeze(-1)
if extract_style:
return style_features
分类
logits = self.classifier(style_features)
return logits, style_features
def generate_with_style(self, style_vector, temperature=0.8):
"""基于风格向量生成文本"""
with torch.no_grad():
style_vector = style_vector.unsqueeze(-1)
解码风格特征
logits = self.style_decoder(style_vector.squeeze(-1))
应用温度采样
probs = F.softmax(logits / temperature, dim=-1)
return probs
```
场景二：情节结构分析与生成
```python
class PlotStructureCNN(nn.Module):
"""
CNN用于分析小说情节结构
识别: 开端-发展-高潮-结局 结构
"""
def init(self, input_dim, hidden_dim=256):
super(PlotStructureCNN, self).init()
情节结构检测器
self.plot_detector = nn.Sequential(
nn.Conv1d(input_dim, hidden_dim, kernel_size=5, padding=2),
nn.ReLU(),
nn.BatchNorm1d(hidden_dim),
nn.MaxPool1d(2),
nn.Conv1d(hidden_dim, hidden_dim*2, kernel_size=5, padding=2),
nn.ReLU(),
nn.BatchNorm1d(hidden_dim*2),
nn.MaxPool1d(2),
nn.Conv1d(hidden_dim*2, hidden_dim*4, kernel_size=5, padding=2),
nn.ReLU(),
nn.BatchNorm1d(hidden_dim*4),
nn.AdaptiveAvgPool1d(1)
)
结构分类头
self.structure_classifier = nn.Sequential(
nn.Linear(hidden_dim*4, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, 4) # 4种情节阶段
)
情节过渡检测
self.transition_detector = nn.Conv1d(hidden_dim*4, 1, kernel_size=3, padding=1)
def forward(self, text_features):
"""
text_features: [batch, feature_dim, seq_len]
"""
提取情节特征
plot_features = self.plot_detector(text_features)
plot_features = plot_features.squeeze(-1)
分类情节阶段
structure_logits = self.structure_classifier(plot_features)
检测情节过渡点
transition_scores = self.transition_detector(
F.interpolate(plot_features.unsqueeze(-1),
size=text_features.shape[-1])
)
return {
'structure': structure_logits,
'transitions': transition_scores,
'plot_features': plot_features
}
class NovelGeneratorWithStructure:
"""
基于情节结构的小说生成器
"""
def init(self, vocab_size, embed_dim=300):
self.vocab_size = vocab_size
编码器：理解当前情节上下文
self.encoder = nn.Sequential(
nn.Embedding(vocab_size, embed_dim),
nn.Conv1d(embed_dim, 256, 3, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.Conv1d(256, 512, 3, padding=1),
nn.ReLU()
)
结构感知生成器
self.structure_aware_generator = nn.Sequential(
nn.Conv1d(512 + 4, 256, 3, padding=1), # +4 for structure encoding
nn.ReLU(),
nn.Conv1d(256, 128, 3, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.Conv1d(128, vocab_size, 1)
)
def generate_by_structure(self, current_text, target_structure, temperature=1.0):
"""
根据目标情节结构生成文本
Args:
current_text: 当前文本序列
target_structure: 目标情节阶段 [beginning, development, climax, ending]
temperature: 生成温度
"""
编码当前文本
encoded = self.encoder(current_text)
扩展结构编码以匹配特征维度
structure_encoded = target_structure.unsqueeze(-1).repeat(1, 1, encoded.shape[-1])
拼接特征
combined = torch.cat([encoded, structure_encoded], dim=1)
生成下一个词的分布
logits = self.structure_aware_generator(combined)
应用温度采样
if temperature != 1.0:
logits = logits / temperature
probs = F.softmax(logits[:, :, -1], dim=-1) # 取最后一个位置
return probs
```
场景三：情感节奏控制器
```python
class EmotionalRhythmCNN(nn.Module):
"""
CNN用于控制小说情感节奏
分析情感强度变化并生成符合节奏的文本
"""
def init(self, input_dim, emotion_dim=8):
super(EmotionalRhythmCNN, self).init()
情感特征提取
self.emotion_extractor = nn.Sequential(
nn.Conv1d(input_dim, 128, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.BatchNorm1d(128),
nn.Conv1d(128, 256, kernel_size=5, padding=2),
nn.ReLU(),
nn.BatchNorm1d(256),
nn.MaxPool1d(2),
nn.Conv1d(256, 512, kernel_size=5, padding=2),
nn.ReLU(),
nn.BatchNorm1d(512),
nn.AdaptiveAvgPool1d(100) # 固定长度情感序列
)
情感分类器 (8种基本情感)
self.emotion_classifier = nn.Conv1d(512, emotion_dim, kernel_size=1)
情感强度预测
self.intensity_predictor = nn.Sequential(
nn.Conv1d(512, 256, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.Conv1d(256, 1, kernel_size=3, padding=1),
nn.Sigmoid()
)
情感节奏生成器
self.rhythm_generator = nn.Sequential(
nn.Conv1d(emotion_dim + 1, 256, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.ConvTranspose1d(256, 128, kernel_size=3, stride=2, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.ConvTranspose1d(128, 64, kernel_size=3, stride=2, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.Conv1d(64, input_dim, kernel_size=1)
)
def analyze_emotional_flow(self, text_features):
"""分析文本情感流"""
features = self.emotion_extractor(text_features)
情感分类
emotion_logits = self.emotion_classifier(features)
emotion_probs = F.softmax(emotion_logits, dim=1)
情感强度
intensity = self.intensity_predictor(features)
return {
'emotions': emotion_probs,
'intensity': intensity,
'features': features
}
def generate_with_rhythm(self, target_emotion_flow, current_context):
"""根据目标情感节奏生成文本"""
分析当前上下文
current_features = self.emotion_extractor(current_context)
拼接目标情感流
combined = torch.cat([current_features, target_emotion_flow], dim=1)
生成符合节奏的特征
rhythm_features = self.rhythm_generator(combined)
return rhythm_features
```
3. 完整系统架构设计图
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 小说创作CNN系统架构 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ 输入预处理层 │ │ BERT编码层 │ │ 词嵌入层 │ │
│ │ - 文本清洗 │→│ - 上下文编码 │→│ - 向量表示 │ │
│ │ - 分词 │ │ - 特征提取 │ │ │ │
│ └─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────┘ │
│ │ │
│ ↓ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 多尺度CNN特征提取器 │ │
│ ├─────────────────┬─────────────────┬─────────────────┤ │
│ │ Conv3 (局部) │ Conv5 (短语) │ Conv7 (句子) │ │
│ │ 捕捉词语关系 │ 捕捉短语模式 │ 捕捉句子结构 │ │
│ └─────────────────┴─────────────────┴─────────────────┘ │
│ │ │
│ ↓ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 特征融合与注意力机制 │ │
│ │ - 特征拼接 - 自注意力 - 门控机制 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌───────┴───────┐ │
│ ↓ ↓ │
│ ┌─────────────────────┐ ┌─────────────────────┐ │
│ │ 风格模仿模块 │ │ 情节控制模块 │ │
│ │ - 风格编码器 │ │ - 结构检测器 │ │
│ │ - 风格解码器 │ │ - 过渡生成器 │ │
│ └─────────────────────┘ └─────────────────────┘ │
│ │ │ │
│ └───────┬───────┘ │
│ ↓ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 情感节奏控制器 │ │
│ │ - 情感分析 - 强度预测 - 节奏生成 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ↓ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 输出生成与优化 │ │
│ │ - Beam Search - 温度采样 - 后处理 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
4. 训练与使用示例
```python
class CompleteNovelCNNSystem:
"""完整的小说创作CNN系统"""
def init(self, config):
self.config = config
初始化各个模块
self.style_cnn = NovelStyleCNN(
vocab_size=config.vocab_size,
embed_dim=config.embed_dim,
num_classes=config.num_styles
)
self.plot_cnn = PlotStructureCNN(
input_dim=config.feature_dim
)
self.emotion_cnn = EmotionalRhythmCNN(
input_dim=config.feature_dim
)
预训练BERT用于文本理解
self.bert_tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
self.bert_model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')
def process_novel_generation(self, prompt, target_style, plot_structure):
"""
完整的小说生成流程
Args:
prompt: 起始提示
target_style: 目标风格
plot_structure: 情节结构规划
"""
1. 编码提示文本
inputs = self.bert_tokenizer(prompt, return_tensors='pt',
max_length=512, truncation=True,
padding='max_length')
bert_outputs = self.bert_model(**inputs)
2. 提取风格特征
style_features = self.style_cnn(
inputs['input_ids'],
extract_style=True
)
3. 分析情节结构
plot_features = bert_outputs.last_hidden_state.permute(0, 2, 1)
structure_analysis = self.plot_cnn(plot_features)
4. 生成情感节奏
emotion_analysis = self.emotion_cnn.analyze_emotional_flow(plot_features)
5. 控制生成过程
generated_text = self._controlled_generation(
prompt=prompt,
style_features=style_features,
structure_plan=plot_structure,
emotion_plan=emotion_analysis
)
return generated_text
def _controlled_generation(self, prompt, style_features, structure_plan, emotion_plan):
"""受控文本生成"""
generated = prompt
current_position = 0
for step in range(self.config.max_length):
编码当前文本
current_encoded = self._encode_text(generated[-self.config.context_len:])
获取当前情节阶段
current_structure = structure_plan.get_stage_at_position(current_position)
生成下一个词
next_word_probs = self._generate_next(
current_encoded,
style_features,
current_structure,
emotion_plan
)
采样下一个词
next_word = self._sample_word(next_word_probs)
更新生成文本
generated += next_word
current_position += 1
检查是否应该转换情节阶段
if self._should_transition(current_position, structure_plan):
current_position = self._advance_plot_stage(
current_position, structure_plan
)
return generated
def train_system(self, dataset):
"""训练整个系统"""
分阶段训练
self._train_style_module(dataset)
self._train_plot_module(dataset)
self._train_emotion_module(dataset)
联合微调
self._joint_finetuning(dataset)
```
5. 实际应用代码示例
```python
配置参数
class Config:
vocab_size = 50000
embed_dim = 300
num_styles = 10 # 10种不同作家风格
feature_dim = 768 # BERT隐藏层维度
context_len = 512
max_length = 2000
初始化系统
config = Config()
novel_system = CompleteNovelCNNSystem(config)
示例：生成科幻风格的小说开头
prompt = "在遥远的未来，人类发现了平行宇宙的存在。"
target_style = "sci_fi" # 科幻风格
plot_structure = {
'stages': ['beginning', 'development', 'climax', 'ending'],
'transitions': [200, 800, 1500] # 转换位置
}
生成小说
generated_novel = novel_system.process_novel_generation(
prompt=prompt,
target_style=target_style,
plot_structure=plot_structure
)
print("生成的小说开头：")
print(generated_novel)
```
技术要点总结
-
**多尺度卷积**：使用不同kernel size捕捉词、短语、句子级特征
-
**特征融合**：通过注意力机制融合不同层次的特征
-
**结构控制**：将情节结构作为控制信号指导生成过程
-
**风格迁移**：学习作家风格特征并迁移到新文本
-
**情感建模**：建模情感变化曲线，控制文本情感节奏
这种CNN-based方法特别适合：
-
短篇小说生成
-
风格模仿创作
-
情节结构规划
-
情感节奏控制