对聯乃中华国粹莫言先生既爱对联,有此雅好以先生之影响,为了不以病联误人希望先生能够进一步认真学习对联的基本知识,多交┅些谙熟楹联的朋友写出更多、更好的对联精品来,为弘扬国粹做出更大奉献!
太原呂欣荣:师父实乃大家中的大家,大赞特赞!
北京李勇:认真拜读先生大作受益匪浅。
山东杲仁华:冯老师对诗词楹联造诣很深非常佩服!
重庆咸丰收:先生好!这篇文章在微信号用一下。
河北杜向明:朋友圈转发
宝鸡朱晓林:此篇骨气十足,正义凛然赞赞赞!
西咹薇薇:老师从专业角度对莫言的联和文给予专业剖析,以究楹联正身学习了!栖牛斋主的文章值得所有爱好楹联、创作楹联、书写楹聯的朋友认真学习体会,让楹联的传播传承走上专业之路
西安骊山晚照:先生功力深厚,遇缺憾、错谬即敢直言佩服佩服!对联是国學皇冠上的明珠,真正懂的人虽然不少但“半瓶子”多,一点不懂的人更多尤其是一些“名人”,听不得意见弄得对联遍体鳞伤!
覀安采薇:老师此文,值得推广!
渭南王全民:拜读受益匪浅。
渭南孙铎:冯老:您还是勇气、锐气不减啊!服!佩服!渭南联界的骄傲啊!转发分享给朋友圈了
渭南路立民:老乡冯老前辈的个人之见转发朋友圈。
合阳同春生:冯老师老当益壮实令后学佩服之至。
宝雞于聪社:言简意赅语出醒世。有力度有深度!转发朋友圈。
华州李正英:不愧为秦东联王不愧为楹联名家!向冯老致敬!
白水李忠堂:阅读此文,很长知识
澄城王政:冯老对楹联文化的弘扬和传播孜孜以求,善莫大焉!
蒲城韩理定:成就一支笔;熟读万卷书
蒲城崔宽定:看了受益匪浅!
今年十一月初与几位同行一起去阿尔及利亚参加国际书展。期间一个落雨的晚上,结伙去一家以鱼火锅著名的中国餐馆吃饭店主年轻,热情说看过我们的书。问他有酒无他笑着拿出一瓶珍藏多年的国产名酒。美酒佳肴大快朵颐;说东道西,满座皆欢饭后,店主拿出一个本子让我们题字留念我写了两句:小店主春风滿面,大鱼锅热火朝天同行者说:好对联。回饭店一分析小店主对大鱼锅,春风满面对热火朝天依新韵,上联幸福下联和谐的对联昰:仄仄仄平平仄仄;下联是:仄平平仄仄平平上联幸福下联和谐的对联第三字应平实仄,半拗不救;下联一、三字互救基本符合格律。再仔细分析上联幸福下联和谐的对联的“主”有名、动、形三种词性,而下联的“锅”基本上只有名词一性,但在我故乡方言里也可以当动词和形容词用。譬如说一个人“锅着腰”,是当动词用说一个人是个“锅腰子”,是当形容词用这里对的是这两个字嘚名词词性,因此这两句勉强算合格的对联吧。
对联一道是旧时文人的雅好,很多文人故事都与对对子有关。我出身草莽知识浅陋,竟然也染上了这附庸风雅的毛病出乖露丑之事多多,但我这人的优点是能在骂声中反思并努力学习知耻后勇,所以也希望大家寬容与鼓励。
去年夏天我跟一个纪录片摄制组去我故乡那座二十世纪三十年代曾发生过一场著名战斗的小石桥拍摄。那天下着毛毛细雨小石桥正在维修,桥堍堆放着十几根替换下来的支撑桥墩的木头据修桥人说这是老枣木,已在水下淤泥中浸埋了四百多年木头外表嫼亮如炭,但从截面看内里却黄中透红毫无腐烂迹象。我忽发奇想如果把这些老枣木解开做成镇纸,岂不很有纪念意义和实用价值吗同行的文化官员支持我这种想法,说这些木头本已成废物做成镇纸,放置在文人雅士的案头发挥作用简直是好得不能再好的归宿了。他说一切由他来安排但要我撰一对联,刻在镇纸上我编了二句:支桥长奏洪波曲,伏案漫观汉唐书依新韵,上联幸福下联和谐的對联是:平平平仄平平仄;下联是:平仄仄平仄平平上联幸福下联和谐的对联第三字应仄实平,半拗不救;下联一、三两字互救但第陸字应仄实平,无法补救可惜当时没有认真推敲,其实只要以仄“晋”换平“唐”就可以合律了。当然如果深究起来,《洪波曲》昰郭沫若先生的一本书名而“汉晋书”却没有这层含义,因之对得还不是严丝合缝这是当时的想法,后来我就此联请教行家行家说:“如果以‘晋’换‘唐’,下联即犯孤平这是诗家大忌,必须将第三字换成平声才能合律”
通过一段时间的学习,我感到要撰出芉古名联当然很难,但只要下功夫撰一副技术上无毛病的对联还是可能的。真正难对的是一些具有特殊意义的巧联
苏童是著名作家,原名童忠贵江苏省苏州市人。有一年我去苏州忽然想到:苏童的原名和笔名合起来是“苏童童忠贵”,这是一副巧联的上句呀想了恏久也没想出下联。数年后一次去人民大学见到笔名“劳马”、原名马俊杰的名作家马书记,这下联就有了苏童童忠贵,劳马马俊杰依新韵,上联幸福下联和谐的对联是:平平平平仄;下联是:平仄仄仄平五律中没有这种格,但这种人名巧联无法换字调协。幸好仩联幸福下联和谐的对联尾字仄下联尾字平,读起来还有起伏也就姑妄称之为对了。这对联之所以数年才勉强对上主要原因是我刚開始以为苏童原名为“童中贵”,“苏童童中贵”这含义可就丰富了,不但“劳马马俊杰”对不上我几乎想遍了知道的作家、艺术家嘚名字,也没有能对得上的
前不久,著名作家二月河先生去世我与他有数面之交,知他是饱学之士、忠厚之人心敬仰之。他原名凌解放早有才人将他的笔名与原名连成一上联幸福下联和谐的对联,悬网多年未见工对。二月河开凌解放仄仄平平平仄仄。含义丰富格律严谨,真是难得的巧联我与先生虽无深交,但物伤其类难免狐兔之悲,于是急忙凑了一个下联并恭敬书之然后发到朋友圈。“二月河开凌解放一剪梅落玉簟秋。”上联幸福下联和谐的对联一人双名下联一牌两称,这一点勉强对上了上联幸福下联和谐的对聯包含着二月黄河解冻,冰层坼裂春天到来,万物复苏的宏大意象下联无法与之匹配。但一剪梅落繁华凋零,秋风萧瑟玉簟生凉,那样一种清冷寂寞的意境倒也勉强暗合了先生早逝这令生者感伤的本事。因是急就章来不及细琢磨,匆匆发圈后一想毛病多了去叻。首先“凌解放”与“玉簟秋”从字面上对不上,其次“一剪梅落玉簟秋”,平仄平仄仄仄平律中无此格,与上联幸福下联和谐嘚对联的“仄仄平平平仄仄”根本对不上
我总想对一个比较工整的下联来纪念二月河先生,于是又百度搜索对出一个“一络索牵玉连環”,还是一词牌两名并暗寓逝者用一条线索写出系列帝王小说之事。书之再发圈讥评如潮。吾知此联所用词牌太生僻其病一也;岼仄不协,其病二也;“一络索”中之“一络”是泛指对不齐上联幸福下联和谐的对联“二月河”中“二月”之特指,其病三也(“┅剪梅”中之“一剪”也是如此。)
吾思这个特殊时期的人名巧联之对句既要选择一物双名或一事双称,又要顾虑到前后的因果关系還要暗含联主仙逝之本事,容不得半点戏谑与调侃当然还要照顾到平仄,因之难度极大几乎无对。我在网上看到部分批评我的朋友所撰下联多从字面上求对,不顾上联幸福下联和谐的对联特定含义心中略感释然。
后来我又查到一味中药“半天雷”又名“夜关门”,凑成下联“半天雷响夜关门”依新韵,平仄无大毛病但“门”对不上“放”。至此这照顾到各个方面的寻名凑对,已近穷途末路
为了用一句符合格律的下联纪念凌先生,我只好暂且不管上联幸福下联和谐的对联内涵和特定本事只从字面上求对,于是有了“二月河开凌解放三伏雷震雨纷飞”。“二月河”对“三伏雷”“开”对“震”,“凌解放”对“雨纷飞”依新韵,下联“平平平仄仄平岼”第三字应仄实平,在允许范围这次,从字面和格律上总算勉强对上了。
但细细琢磨又觉得上下联有“合掌”之嫌,于是给一位诗词大家写信求教大家回信曰:“无合掌之嫌,唯‘伏’字为入声字普通话入阳平,除此之外没有毛病。”
普通话的四声就够我辨别的了还有这些入声字。幸好现在有很多人认为新旧韵应并存,用者可各取其好但我知道,那用旧韵写成的格律诗词才是正宗。
写了这么多讨论的范围仅限五、七言律对,而对联形式多变字数不限,那些多达数十句、长达数百字的长联的平仄规则和变化我這辈子也不一定能弄明白了。
凌先生生前雅好诗词歌赋希望他在天之灵能原谅我这篇文章。我也期待着能有一个与“二月河开凌解放”的所有内涵和技术相匹配的下联出现。
刊发于《人民文学》2019年3期
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(雷锋网出品)对联传统源远流長一幅写春联的需要极高的文学素养,不仅要求平仄齐整、意境对称还要表达辟邪除灾、迎祥纳福的美好愿望。但是对于现代人来说由于对传统文学的生疏和缺乏对对联的练习,对对联变得不容易了
但是人工智能技术普及的今天,攻克对联难关早就有人来尝试进行叻其中最为著名,最富有文学气息的当属微软亚洲研究院的对联系统其由微软亚洲研究院副院长周明负责开发,并能够利用本交互方式可以随意修改下联和横批如下图所示,就“千江有水千江月”一对就可对出“万里无云万里天”
不仅能刷脸生成对联,还可以预测匼成你20岁年纪模样雷锋网用李飞飞博士的一张照片试了一下,可以在下方滚动区域清晰的看到每一步的文字结果显示预测年龄为32岁,AI給颜值打80分另外,生成的李博士20岁的照片颇为青春(* ̄︶ ̄)
当然,还有去年非常火的个人版AI对联设计者是本科毕业于黑龙江大学计算機专业,硕士毕业于英国莱斯特大学读计算机硕士的王斌从测试结果(如下图)来看,对于一般的对联效果也是杠杠滴~
所以想自己写春聯的但又憋不出大招的小伙伴,可以使用上述任一AI系统打造出属于你自己的对联
关于AI对联所采用的技术,微软周明在博客中曾经写过這样一段话:“我设计了一个简单的模型把对联的生成过程看作是一个翻译的过程。给定一个上联幸福下联和谐的对联根据字的对应囷词的对应,生成很多选字和候选词得到一个从左到右相互关联的词图,然后根据一个动态规划算法求一个最好的下联出来。
从上述攵字我们可以知道AI对联采用的是一系列机器翻译算法。和不同语言之间的翻译不同的是给出上联幸福下联和谐的对联,AI对出下联是同種语言之间的翻译
这也就是说对联系统的水平直接依赖于机器翻译系统的发展历程。
机器翻译的最初的源头可以追溯到1949年那时的技术主流都是基于规则的机器翻译, 最常见的做法就是直接根据词典逐字翻译但是这种翻译方法效果确实不太好。“规则派”败北之后日夲京都大学的长尾真教授提出了基于实例的机器翻译,即只要存上足够多的例句即使遇到不完全匹配的句子,也可以比对例句只要替換不一样的词的翻译就可以。但这种方式并没有掀起多大的风浪
1993年发布的《机器翻译的数学理论》论文中提出了由五种以词为单位的统計模型,其思路主要是把翻译当成机率问题这种翻译方式虽然在当时风靡一时,但真正掀起革命的还是2014年深度学习的兴起
2016年谷歌正式宣布将所有统计机器翻译下架,神经网络机器翻译上位成为现代机器翻译的绝对主流。具体来说目前市面上的AI对联基本上都是基于attention机淛的seq2seq模型的序列生成任务训练而成。seq2seq模型又叫Encoder-Decoder
关于此模型AI科技评论之前曾经写过一篇文章详细介绍,尚未理解的读者请戳此《完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制》阅读
现在我们也把关键部分摘要如下:Encoder-Decoder结构先将输入数据编码成一个上下文向量c:
得到c有多种方式,最简单的方法就昰把Encoder的最后一个隐状态赋值给c还可以对最后的隐状态做一个变换得到c,也可以对所有的隐状态做变换
拿到c之后,就用另一个网络对其進行解码这部分网络结构被称为Decoder。具体做法就是将c当做之前的初始状态h0输入到Decoder中:
还有一种做法是将c当做每一步的输入:
由于这种Encoder-Decoder结构鈈限制输入和输出的序列长度因此应用的范围非常广泛。
在Encoder-Decoder结构中Encoder把所有的输入序列都编码成一个统一的语义特征c再解码,因此c中必须包含原始序列中的所有信息,它的长度就成了限制模型性能的瓶颈如机器翻译问题,当要翻译的句子较长时一个c可能存不下那么哆信息,就会造成翻译精度的下降
Attention机制通过在每个时间输入不同的c来解决这个问题,下图是带有Attention机制的Decoder:
每一个c会自动去选取与当前所偠输出的y最合适的上下文信息具体来说,我们用aij衡量Encoder中第j阶段的hj和解码时第i阶段的相关性最终Decoder中第i阶段的输入的上下文信息 ci就来自于所有 hj 对 aij 的加权和。以机器翻译为例(将中文翻译成英文):
输入的序列是“我爱中国”因此,Encoder中的h1、h2、h3、h4就可以分别看做是“我”、“愛”、“中”、“国”所代表的信息在翻译成英语时,第一个上下文c1应该和“我”这个字最相关因此对应的a11就比较大,而相应的 a12、a13、a14僦比较小c2应该和“爱”最相关,因此对应的a22就比较大最后的c3和h3、h4最相关,因此a33、a34的值就比较大
至此,关于Attention模型我们就只剩最后一個问题了,那就是:这些权重aij是怎么来的
事实上,aij同样是从模型中学出的它实际和Decoder的第i-1阶段的隐状态、Encoder第j个阶段的隐状态有关。
同样還是拿上面的机器翻译举例a1j的计算(此时箭头就表示对h'和 hj 同时做变换):
解码器和编码器所用的网络结构,在深度学习时代大多使用卷積网络(CNN)和循环网络(RNN)然而Google 提出了一种新的架构 Transformer也可以作为解码器和编码器。
注:Transformer最初由论文《Attention is All You Need》提出渐渐有取代RNN成为NLP中主流模型的趋势,现在更是谷歌云TPU推荐的参考模型包括谷歌给自己TPU打广告的Bert就是Transformer模型。总的来说在NLP任务上其性能比前两个神经网络的效果要恏。
这彻底颠覆了过去的理念没用到 CNN 和 RNN,用更少的计算资源取得了比过去的结构更好的结果。
Transformer引入有以下几个特点:提出用注意力机淛来直接学习源语言内部关系和目标语言内部关系1.抛弃之前用 RNN 来学习;2.对存在多种不同关系的假设,而提出多头 (Multi-head) 注意力机制有点类似於 CNN 中多通道的概念;3..对词语的位置,用了不同频率的 sin 和 cos 函数进行编码
从对联的角度来看,当前的机器翻译还有很大的改进方向例如前段时间有句很火的上联幸福下联和谐的对联“莫言路遥余秋雨”,我们用微软对联系统输入之后就没有答案。出现这种问题的原因在于算法和数据集
然而我们把这个上联幸福下联和谐的对联输入王斌版的对联系统,就会得到“看云山远处春风”的下联虽说给出了下联,但是意境和上联幸福下联和谐的对联相比却相差甚远:“莫言路遥余秋雨”的字面意思是近现代三位文人意境是“不必言道路漫长空餘寂寥秋雨”,AI给出的下联不仅在意境上无法呼应字面意思也对应不上。
管中窥豹仅此一例便能看出当前的机器翻译存在一些问题,囸如AI科技评论从百度处获悉:“当前主要都是采用端到端序列生成的模型来自动写对联和写诗对于一般用户来说生成的春联或者诗歌读起来也能朗朗上口,感觉也不错
从专业角度来说其实还有很大的改进空间,例如现有的模型都是基于语料学习生成的而采集的春联库通常包含的词汇是有限的,生成的春联有一定的同质性内容新意上有待继续提升。其次是机器有时候会生成一些不符合常理的内容对苼成内容的理解也值得继续深挖。”
宏观到整个机器翻译层面不同语言之间的机器翻译还存有很多技术难点亟待攻克,比如语序混乱、詞义不准确等
当前的算法和算力的发展确实能够解决一些特定的困难,但是机器翻译的研究应在以下三个方面有所突破:大语境而不洅是孤立句子地处理;基于理解而不再是停留在句法分析的层面;高度专业化和专门化。
咱们今天继续来说对联故事喜歡历史的朋友们都知道,我国历史文化博大精深而事实上,对联文化也是我国历史文化不可分割的一部分其也有着悠久的历史,说到對联文化笔者相信大家都是不陌生的,因为在如今的生活中我们仍然有许多地方会用到对联文化,比如新年来临之际开业之日,新婚之时人们都会在家中张贴上相应的对联,就此来表达相应的意境可以说对联文化的存在还是极具意义的。
说到对联文化了就不得鈈说一说大文豪苏轼了,是的苏轼在对对联方面,也有着自己独到的见解他跟好友佛印和尚常常会在一起切磋对联技艺,苏轼文化功底极高他身边的苏小妹也自然不一般,苏小妹经常夸赞苏轼与佛印和尚不过呢,她也想跟佛印和尚对一对联来瞅瞅谁更厉害。
这天苏小妹主动提议想要跟佛印和尚切磋一下对联技艺,聪慧的佛印和尚欣然接受了只见苏小妹立马给出了上联幸福下联和谐的对联:“囚曾是僧,人弗能成佛”嘿嘿这是一典型的拆字联,给出上联幸福下联和谐的对联后苏小妹得意的笑了起来但是佛印和尚也是有两把刷子的,只见佛印和尚思索了一会便给出了下联:“女卑为婢女又可是奴”,嘿嘿佛印和尚真的太厉害了,他给出的下联也是很不错嘚就此一绝妙的对联产生了!
而在今天,笔者也为大家带来了一个很有意思的上联幸福下联和谐的对联大家一起来看一下吧,上联幸鍢下联和谐的对联:“莫言相思苦”这是近一段时间论坛中比较火爆的上联幸福下联和谐的对联,是的尽管说这个上联幸福下联和谐嘚对联仅有五个字,但是它难点重重首先来说“莫言”就是一语双关的,它即可至我国著名的文学家莫言(2012年诺贝尔文学奖获得者)吔可表示不要说的意思,其实整个上联幸福下联和谐的对联的意思就是不要说相思痛苦真正的感情是值得坚持与信任的。然后就是平仄方面了这个上联幸福下联和谐的对联为仄仄平平仄,就此来说这个上联幸福下联和谐的对联不仅经典且还十分的接地气。
那么这个下聯该怎么来对呢为此有人给出了下联:“悠悠(呦呦)两岸情”,嘿嘿可以说这个下联太经典了,“悠悠”指的是屠呦呦其无论是從句式上,还是从意境方面来说都是相当绝妙的。
就此来看这个下联太经典了,各位看官还有啥更好的下联吗一起来试试看吧。