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From: wangmeng28 <wangmeng28@baidu.com>
Date: Wed, 8 Nov 2017 19:25:02 +0800
Subject: [PATCH 1/9] Implement train data generation and preprocess for
 chinese poetry

---
 generate_chinese_poetry/data/dict.txt    | 5037 ++++++++++++++++++++++
 generate_chinese_poetry/data/download.sh |   11 +
 generate_chinese_poetry/preprocess.py    |   79 +
 generate_chinese_poetry/train.py         |    2 +-
 4 files changed, 5128 insertions(+), 1 deletion(-)
 create mode 100644 generate_chinese_poetry/data/dict.txt
 create mode 100755 generate_chinese_poetry/data/download.sh
 create mode 100755 generate_chinese_poetry/preprocess.py

diff --git a/generate_chinese_poetry/data/dict.txt b/generate_chinese_poetry/data/dict.txt
new file mode 100644
index 0000000000..7eef978598
--- /dev/null
+++ b/generate_chinese_poetry/data/dict.txt
@@ -0,0 +1,5037 @@
+<unk>
+<s>
+<e>
+，
+不
+人
+無
+山
+一
+風
+日
+有
+雲
+來
+天
+中
+何
+花
+時
+上
+水
+春
+月
+生
+相
+爲
+心
+年
+自
+長
+君
+知
+如
+歸
+白
+此
+行
+秋
+見
+去
+清
+空
+得
+在
+夜
+下
+江
+高
+明
+是
+未
+金
+門
+多
+青
+三
+客
+處
+道
+寒
+聲
+子
+千
+家
+落
+事
+玉
+今
+雨
+遠
+前
+萬
+出
+朝
+路
+南
+入
+我
+城
+盡
+飛
+東
+深
+草
+流
+開
+與
+新
+樹
+思
+地
+將
+色
+別
+煙
+還
+已
+欲
+成
+應
+西
+誰
+酒
+馬
+更
+獨
+身
+光
+聞
+向
+可
+重
+同
+閑
+陽
+看
+石
+香
+雪
+望
+滿
+海
+情
+愁
+從
+老
+頭
+林
+難
+衣
+莫
+書
+塵
+古
+方
+紅
+里
+歌
+似
+龍
+名
+能
+樓
+分
+黃
+舊
+作
+遊
+復
+猶
+到
+氣
+當
+平
+過
+仙
+間
+鳥
+言
+葉
+十
+後
+亦
+非
+松
+大
+五
+離
+外
+意
+起
+王
+初
+北
+華
+邊
+幾
+然
+竹
+詩
+世
+隨
+百
+夢
+故
+安
+宮
+暮
+裏
+若
+神
+公
+陰
+吟
+少
+國
+孤
+晚
+終
+露
+野
+漢
+醉
+枝
+柳
+坐
+臺
+好
+四
+文
+碧
+須
+臨
+逢
+幽
+關
+霜
+河
+泉
+輕
+所
+回
+微
+留
+綠
+半
+波
+歲
+問
+連
+芳
+之
+池
+鄉
+影
+共
+因
+九
+小
+近
+經
+兩
+翠
+豈
+斷
+餘
+照
+庭
+期
+驚
+樂
+曲
+尋
+動
+吹
+遙
+曾
+雙
+真
+溪
+殘
+曉
+却
+正
+居
+靜
+對
+物
+星
+常
+苦
+憶
+鶴
+者
+先
+垂
+舟
+木
+沙
+笑
+紫
+悲
+依
+語
+楚
+虛
+通
+二
+至
+鳴
+夕
+和
+迴
+又
+浮
+久
+景
+鳳
+憐
+忽
+登
+合
+傳
+魚
+唯
+靈
+淚
+蒼
+恩
+早
+數
+車
+轉
+堪
+發
+聽
+官
+散
+宿
+丹
+愛
+寂
+女
+以
+且
+主
+送
+使
+死
+病
+懷
+絕
+陵
+覺
+堂
+火
+園
+川
+恨
+峰
+蕭
+帝
+寄
+舞
+太
+霞
+吾
+窮
+秦
+皆
+州
+興
+軍
+僧
+手
+節
+始
+親
+亂
+昔
+其
+沈
+帶
+會
+田
+珠
+識
+悠
+待
+休
+才
+足
+信
+容
+羅
+功
+勝
+度
+涼
+遲
+往
+洞
+晴
+雖
+窗
+畫
+疎
+暗
+聖
+首
+直
+皇
+隱
+閣
+蘭
+隔
+湖
+移
+逐
+夫
+羣
+桃
+斜
+學
+兒
+用
+尚
+含
+燕
+亭
+辭
+士
+兮
+傷
+岸
+兵
+令
+願
+步
+賢
+解
+結
+眼
+謝
+師
+便
+徒
+求
+浪
+倚
+寺
+爭
+立
+定
+本
+疑
+琴
+絲
+臥
+拂
+化
+說
+羽
+只
+即
+荒
+胡
+橫
+六
+殿
+鏡
+乘
+交
+歡
+顏
+貴
+藥
+憂
+命
+朱
+食
+錦
+郎
+桂
+易
+德
+異
+飄
+他
+吳
+念
+塞
+薄
+勞
+喜
+忘
+惜
+玄
+爾
+騎
+啼
+音
+燈
+巖
+力
+苔
+著
+於
+細
+緣
+住
+臣
+及
+口
+教
+由
+楊
+船
+冷
+飲
+榮
+洛
+遺
+感
+迎
+征
+貧
+杯
+劒
+稀
+偏
+低
+髮
+都
+面
+但
+內
+條
+取
+報
+戰
+元
+惟
+闕
+眠
+禪
+魂
+素
+八
+極
+論
+翻
+搖
+漸
+橋
+息
+湘
+衰
+引
+谷
+折
+軒
+映
+迷
+想
+蓬
+變
+蓮
+寶
+良
+侯
+顧
+章
+弦
+鬢
+卷
+必
+宜
+破
+骨
+悵
+梁
+持
+片
+鼓
+守
+雁
+頻
+目
+傍
+掩
+禮
+簾
+越
+精
+寧
+棲
+跡
+接
+任
+紛
+齊
+載
+俗
+土
+武
+鐘
+美
+暫
+諸
+戶
+雞
+傾
+懸
+罷
+帆
+虎
+枕
+凝
+許
+根
+理
+伴
+永
+釣
+觀
+冰
+急
+衆
+昏
+失
+形
+佳
+洲
+性
+暖
+嶺
+井
+徑
+京
+滄
+眉
+盤
+尊
+字
+機
+郡
+泥
+梅
+浦
+收
+村
+鄰
+室
+營
+鶯
+攜
+那
+全
+冥
+每
+李
+最
+七
+舉
+藏
+歎
+御
+鴻
+夏
+腸
+侵
+壁
+敢
+狂
+原
+指
+管
+冠
+銀
+晨
+仍
+張
+兼
+稱
+雄
+既
+幸
+漁
+種
+蟬
+茫
+法
+旗
+積
+被
+遇
+周
+府
+尺
+賞
+牀
+霧
+恐
+旌
+封
+殊
+把
+繁
+茲
+吏
+業
+消
+閉
+圖
+鴈
+危
+繞
+英
+承
+寥
+端
+竟
+房
+輪
+燭
+比
+攀
+象
+渡
+況
+計
+角
+涯
+乾
+點
+怨
+盛
+荷
+哀
+陳
+沒
+縱
+齋
+昨
+孫
+抱
+銷
+句
+調
+勢
+揚
+代
+苑
+牛
+負
+修
+翁
+粉
+賦
+列
+惆
+烏
+筆
+喧
+鸞
+各
+參
+拜
+走
+降
+霄
+斗
+桑
+乃
+嗟
+赤
+淺
+澤
+催
+再
+宵
+童
+肯
+雷
+題
+瑤
+毛
+繡
+志
+要
+禁
+津
+枯
+荆
+屋
+訪
+漏
+遂
+潮
+席
+第
+豔
+丘
+晝
+燒
+偶
+蜀
+奇
+詞
+放
+旅
+蓋
+滅
+猨
+筵
+甘
+錢
+綺
+短
+凌
+館
+淨
+干
+圓
+宴
+程
+俱
+泛
+籠
+弄
+盈
+披
+禽
+底
+達
+戎
+驅
+詠
+勤
+源
+陌
+彩
+境
+銜
+滴
+投
+叢
+濕
+遶
+漫
+瓊
+背
+利
+澗
+誠
+宅
+菊
+妾
+潭
+響
+塘
+途
+輝
+迢
+存
+巢
+壯
+穿
+舍
+襟
+實
+賓
+帳
+強
+借
+擬
+差
+慙
+養
+憑
+潛
+牽
+獻
+廣
+澄
+羨
+云
+殺
+妝
+袖
+厭
+旋
+茅
+覆
+避
+壺
+就
+而
+服
+郊
+奏
+蘿
+史
+奉
+挂
+斯
+渚
+屏
+也
+唱
+受
+擁
+階
+弟
+縣
+耕
+密
+遣
+蕩
+刀
+院
+屬
+駕
+添
+市
+腰
+贈
+戀
+策
+招
+巴
+泣
+漠
+灑
+哭
+杳
+仰
+鴛
+郭
+畔
+威
+嘉
+義
+嫌
+停
+寞
+爐
+耳
+際
+或
+詔
+彈
+聊
+呼
+宗
+丈
+幕
+桐
+除
+侍
+卿
+殷
+淒
+黑
+追
+陶
+了
+妙
+母
+廟
+闌
+壽
+佛
+曙
+棄
+省
+儒
+限
+壇
+浩
+牆
+嘗
+彼
+試
+血
+歇
+候
+掃
+疊
+疾
+杜
+婦
+翼
+夷
+歷
+淮
+瑞
+友
+嚴
+峽
+洗
+駐
+巾
+鬼
+層
+游
+濃
+鹿
+哉
+廬
+商
+濟
+篇
+羞
+採
+辛
+奈
+杖
+猿
+麗
+伏
+怪
+隴
+冬
+勸
+鱗
+倒
+裳
+秀
+埃
+嬌
+昭
+侶
+馳
+富
+推
+逸
+延
+遷
+睡
+鞭
+布
+笙
+蝶
+免
+島
+簪
+忍
+祖
+蘇
+濤
+辰
+父
+醒
+甲
+切
+趨
+果
+蟲
+適
+止
+熟
+表
+闊
+雀
+鼎
+扉
+拋
+伊
+扇
+宇
+話
+韻
+扶
+兄
+改
+肅
+薦
+體
+頂
+儀
+簷
+致
+乍
+樵
+繫
+窺
+遍
+蒙
+印
+惡
+造
+政
+謂
+壑
+煩
+退
+零
+驛
+次
+戍
+邑
+飢
+總
+佩
+展
+界
+纔
+讀
+勿
+采
+鬱
+買
+賤
+固
+姓
+戈
+澹
+檻
+騰
+險
+嶽
+汝
+進
+杏
+酌
+促
+場
+奔
+蒲
+雜
+霑
+霽
+暑
+寸
+暉
+纖
+善
+笛
+符
+占
+己
+鮮
+環
+虜
+號
+余
+岳
+亡
+脫
+咽
+返
+瑟
+集
+痕
+射
+甚
+祗
+記
+委
+芙
+陪
+堯
+焚
+裁
+宣
+梧
+索
+摧
+銅
+染
+炎
+座
+衡
+迥
+味
+鎖
+寫
+畏
+台
+履
+振
+柏
+曠
+珍
+網
+綵
+鬬
+蕪
+崖
+箇
+蹤
+劉
+籬
+曹
+凡
+支
+鷺
+屈
+柱
+位
+巫
+竿
+鉤
+阻
+泊
+羊
+灰
+酬
+墮
+聚
+簫
+茶
+謀
+貞
+違
+換
+渭
+益
+司
+請
+民
+翩
+蓉
+仁
+吐
+寵
+觴
+妻
+律
+悟
+籍
+芝
+巷
+弓
+愚
+犬
+于
+妨
+姿
+雅
+旦
+福
+蛾
+豐
+栽
+戲
+掌
+磬
+賜
+運
+靄
+鷗
+貪
+壓
+岐
+建
+踏
+左
+觸
+廢
+覓
+側
+資
+宛
+砌
+娥
+峯
+翰
+朔
+瀟
+堤
+徵
+提
+團
+假
+慮
+箭
+施
+徹
+揮
+社
+舒
+饒
+織
+雕
+宦
+敵
+激
+伯
+累
+置
+右
+慶
+縈
+劍
+役
+束
+競
+裴
+潤
+視
+坤
+渺
+衝
+滯
+唐
+託
+忠
+肉
+貌
+趣
+防
+嘶
+態
+稍
+量
+值
+升
+惠
+獵
+蹄
+陸
+墜
+嘯
+尾
+毫
+氛
+談
+藤
+崇
+魄
+潺
+農
+保
+啓
+欺
+羈
+詎
+櫂
+錫
+咸
+祿
+豪
+徧
+魯
+渾
+龜
+鴦
+智
+氏
+謁
+凍
+巡
+齒
+瞻
+鐵
+閨
+萊
+裘
+弱
+焉
+皎
+兔
+蘋
+埋
+蠻
+偷
+纓
+遮
+等
+寬
+輦
+鎮
+霏
+濛
+誇
+彌
+慵
+質
+辨
+泠
+颯
+潔
+續
+男
+祥
+屢
+嵩
+汀
+陣
+鵲
+蛇
+飯
+凋
+徐
+簟
+翔
+巧
+紗
+斾
+融
+單
+圍
+堅
+繼
+蘆
+媿
+約
+丁
+寢
+則
+術
+護
+溟
+虹
+墨
+斑
+末
+領
+康
+昌
+槐
+穴
+鞍
+助
+峨
+賴
+隅
+柴
+私
+工
+濱
+反
+排
+欄
+慘
+簡
+谿
+魏
+刺
+擊
+灘
+班
+袍
+碎
+耀
+般
+默
+仗
+棹
+備
+晉
+嬾
+減
+倦
+予
+森
+藻
+蘚
+衢
+超
+楓
+淹
+矣
+輿
+渠
+類
+欹
+溝
+熱
+加
+鋪
+麻
+蕙
+蘂
+執
+祠
+綿
+忙
+暇
+綬
+萍
+邀
+鍾
+乞
+堆
+怕
+囊
+墳
+溫
+瘦
+阿
+希
+酣
+叟
+洪
+捧
+淡
+廊
+牧
+磨
+羸
+健
+臘
+肥
+茂
+迹
+畢
+鑿
+幷
+樽
+午
+岑
+嵐
+暝
+探
+濁
+聯
+佐
+堦
+獸
+仲
+街
+鉛
+牙
+賀
+瘴
+釵
+並
+爛
+絳
+賊
+岫
+遭
+晏
+柔
+愧
+嫁
+抽
+誤
+逕
+汗
+苗
+賈
+賒
+輩
+碑
+麟
+孔
+螢
+匣
+妃
+泰
+滋
+維
+飽
+厚
+妖
+帷
+戴
+娟
+枉
+規
+供
+俯
+器
+撫
+欣
+紙
+吞
+株
+禍
+宰
+材
+笳
+耿
+萋
+衫
+諫
+拙
+夾
+擲
+虞
+餐
+姑
+嶂
+橘
+認
+謫
+騷
+宋
+戟
+遼
+雛
+韶
+慰
+稻
+褭
+趙
+孝
+梯
+濯
+瀑
+綸
+職
+沾
+璧
+偃
+刻
+契
+翅
+電
+霓
+皓
+習
+戚
+標
+蛟
+逍
+區
+庶
+昇
+謾
+黛
+匹
+戒
+敗
+權
+喬
+慕
+扁
+卑
+喚
+摘
+狼
+價
+嫩
+宸
+擾
+砂
+梳
+砧
+弔
+顛
+鬚
+涕
+菲
+鷹
+麥
+淪
+劫
+料
+灞
+署
+莎
+薰
+賣
+壘
+奪
+榆
+烟
+縷
+莊
+佇
+垣
+塔
+墀
+拾
+搜
+稽
+躍
+腹
+袂
+速
+勳
+脚
+闈
+呈
+狀
+略
+綴
+卜
+慈
+打
+湯
+驕
+敬
+漾
+絮
+剪
+悽
+疏
+順
+困
+孟
+莖
+菱
+裝
+制
+娛
+爽
+禹
+赴
+梵
+浸
+築
+讓
+頗
+喪
+媚
+栖
+珮
+練
+蒿
+覽
+梨
+植
+猛
+芽
+選
+馨
+黍
+典
+旬
+矜
+寐
+恣
+災
+穩
+襄
+紀
+卒
+授
+損
+決
+漲
+整
+疲
+赫
+頃
+忝
+盧
+舜
+衛
+朗
+穆
+透
+韓
+冤
+廻
+悄
+杉
+逼
+奴
+啄
+注
+烽
+錯
+具
+臯
+僕
+姬
+沉
+瓦
+繩
+央
+妍
+朋
+涉
+罪
+蔽
+輸
+僻
+拔
+活
+簇
+邦
+鳧
+癡
+鄭
+障
+否
+圃
+巨
+曳
+緒
+艱
+鴉
+乳
+徊
+的
+磧
+秉
+葛
+覩
+辱
+季
+臉
+講
+崔
+慚
+毒
+烈
+瓶
+祝
+阮
+丞
+嫋
+祀
+科
+翦
+葬
+蔓
+格
+聳
+蠶
+設
+媒
+沼
+窟
+頹
+鸚
+專
+案
+遐
+后
+塗
+妓
+礙
+議
+郢
+增
+校
+蹉
+倍
+函
+膏
+蟾
+跎
+鈿
+閭
+插
+渴
+瀛
+珊
+告
+斂
+朽
+架
+液
+部
+鼠
+攢
+陂
+榻
+氳
+邪
+鬟
+握
+遞
+均
+尉
+晦
+牢
+隋
+倫
+慢
+舌
+薜
+蜂
+煖
+頓
+崑
+敲
+湲
+潘
+兀
+棘
+狐
+馭
+乖
+怯
+秪
+粟
+轅
+鋒
+勒
+寰
+惹
+槎
+煎
+腥
+豁
+辟
+逾
+鯨
+吉
+怒
+棠
+滑
+藉
+逃
+飆
+浴
+申
+衾
+雉
+冉
+緩
+翮
+鑒
+旨
+混
+裙
+妄
+柯
+祇
+鵡
+付
+伐
+皮
+震
+掖
+救
+漂
+誓
+逝
+飜
+噪
+操
+畝
+旁
+暎
+特
+翳
+域
+寇
+峻
+彭
+撲
+缺
+鍊
+驪
+髪
+務
+噴
+惱
+族
+汲
+編
+藹
+敷
+橈
+裾
+驄
+孰
+尤
+恭
+品
+壞
+岡
+瓜
+眷
+翡
+躬
+充
+徘
+悔
+瀾
+膽
+藍
+像
+序
+庾
+蒸
+優
+屯
+補
+捨
+烹
+眇
+眺
+籌
+傅
+傲
+冕
+匡
+局
+嗚
+犯
+臂
+蕃
+迤
+緘
+纏
+逆
+凰
+召
+牖
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+稚
+翫
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+捲
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+虯
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+鐙
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+蘺
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+遯
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+蹶
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+倖
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+劃
+呦
+囷
+囿
+埒
+塋
+塍
+姜
+尅
+峙
+彿
+恓
+搘
+擷
+曄
+杲
+槌
+樗
+橡
+沂
+沆
+漓
+炁
+獬
+獼
+璨
+瓌
+甥
+畜
+疫
+睥
+砥
+笈
+箸
+繒
+罾
+翾
+艘
+茯
+茹
+蘅
+蠲
+該
+詵
+豚
+貳
+賸
+跋
+軾
+霅
+騅
+鵜
+鷦
+鷲
+鼯
+仔
+侈
+勵
+厓
+叉
+嘒
+嘖
+幟
+强
+愉
+挫
+捎
+揆
+攫
+欒
+湮
+澦
+琯
+璜
+璽
+祓
+綢
+緗
+縶
+纂
+罘
+罟
+艫
+蒂
+虺
+蜩
+蝗
+裊
+跂
+轔
+鏑
+鏞
+隍
+鞘
+魁
+鴂
+鷙
+匿
+咿
+喃
+嚲
+嚶
+嶢
+忤
+抹
+搶
+旰
+晷
+曨
+柝
+橙
+灧
+熨
+痊
+痾
+瘵
+祁
+穎
+窘
+竅
+粢
+粵
+絺
+羃
+芟
+荏
+蔗
+蝣
+譁
+貸
+鎔
+鞏
+顥
+騕
+鴞
+佗
+咒
+噫
+奄
+孑
+嵓
+慳
+慼
+懾
+戇
+掀
+攏
+椶
+汜
+泮
+洩
+涘
+湊
+潏
+潰
+瀼
+燋
+睠
+秔
+筮
+粘
+纛
+羔
+胤
+腋
+膾
+襃
+諦
+豕
+躔
+酎
+鬻
+鳷
+鶗
+鷀
+鸇
+齧
+估
+冗
+匙
+喝
+嚮
+圻
+培
+壬
+姊
+嫉
+悼
+惸
+愍
+押
+拊
+挼
+措
+搦
+枿
+柿
+沴
+浥
+涪
+瀣
+焙
+熬
+燦
+牟
+狸
+猪
+硬
+碓
+祲
+篸
+簞
+纊
+腑
+舄
+菼
+萃
+葷
+蚤
+蛤
+螿
+誣
+遘
+鄠
+酹
+釘
+雰
+霈
+靴
+韝
+餒
+魍
+魴
+鵁
+鶄
+侔
+咍
+哮
+噉
+圜
+址
+婀
+弈
+弗
+徭
+惰
+拽
+捻
+摵
+撃
+敧
+棒
+椎
+氓
+爺
+牌
+獅
+玫
+瓠
+畹
+癸
+睦
+睫
+矗
+箬
+紐
+緡
+繻
+繽
+纈
+艦
+芥
+薑
+虢
+蛄
+蟪
+褊
+讚
+賺
+贖
+赬
+蹌
+釜
+鉏
+隟
+雹
+飱
+驎
+魎
+鶩
+鷃
+鷯
+鸑
+鹹
+黼
+僅
+咆
+啟
+嚥
+壕
+宓
+嶷
+廂
+怏
+悤
+慄
+敻
+斵
+柰
+梔
+榦
+毅
+涌
+滎
+畎
+穫
+籞
+緼
+繪
+罨
+腫
+臊
+茜
+菁
+蔔
+蕣
+蘗
+虐
+蠭
+衒
+覯
+諂
+踴
+酪
+鎚
+鞮
+餧
+鬯
+鵒
+鷟
+鷰
+黷
+僵
+兕
+勘
+匱
+匳
+埏
+壅
+妥
+娼
+媧
+嫂
+嶧
+帟
+弼
+徨
+怠
+悒
+懺
+扼
+桔
+楞
+楠
+洼
+澣
+澧
+濾
+球
+琤
+璠
+瘞
+皐
+眩
+矩
+矰
+禺
+窻
+糊
+糠
+羗
+耨
+臍
+舶
+荃
+菓
+葆
+蓍
+蔟
+蔻
+薙
+藁
+蘧
+蟆
+蠱
+訶
+詮
+謇
+貍
+賃
+賡
+酇
+鍤
+鞚
+頳
+駱
+齎
+募
+勺
+吝
+哢
+唇
+坳
+墊
+媸
+孃
+孌
+巇
+怖
+恕
+批
+拗
+括
+斕
+晼
+櫃
+櫟
+欃
+毯
+沁
+沄
+涴
+滉
+滕
+琰
+癭
+皙
+笄
+紜
+絛
+絢
+緌
+繰
+耦
+脛
+臙
+蚋
+蠁
+覰
+豬
+賁
+踵
+霤
+靚
+飧
+飫
+飼
+馱
+駮
+騃
+鰥
+鸊
+麄
+倂
+偉
+刪
+叵
+咤
+嗁
+嗅
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+塤
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+嬈
+宥
+崿
+嶙
+弛
+悍
+懊
+摛
+敏
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+昴
+槊
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+歐
+汍
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+蓿
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+蘄
+蘩
+蝀
+蝨
+螯
+裕
+襞
+謌
+迺
+鏌
+韁
+鬃
+鱣
+鳯
+鶿
+丱
+僂
+償
+冲
+凉
+劚
+叮
+噎
+妤
+婕
+崒
+廡
+捋
+揄
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+撒
+斃
+暘
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+泚
+浚
+淄
+滹
+漵
+澁
+澒
+玦
+瑠
+璵
+皪
+祜
+篪
+簋
+糵
+糾
+紉
+繹
+纁
+胭
+荳
+菑
+葡
+葫
+蒺
+蛬
+蛸
+蜿
+蠆
+袒
+販
+貶
+輶
+醲
+鍛
+鎩
+鞬
+騄
+魈
+鶱
+丕
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+佾
+侮
+傭
+剔
+勗
+呻
+哥
+啖
+囹
+圄
+嫣
+崗
+帚
+廛
+彗
+忉
+忒
+忿
+悰
+惘
+慍
+技
+挲
+掞
+揉
+描
+搢
+撇
+擻
+斐
+斡
+旎
+晰
+枷
+桁
+槔
+殤
+溥
+澡
+澥
+瀍
+琚
+督
+秤
+穽
+箒
+粹
+紇
+綫
+罝
+舲
+艤
+芡
+苛
+苡
+蔦
+蘖
+袋
+袷
+裀
+裯
+誨
+貅
+趫
+迭
+酆
+鉦
+鐶
+閔
+閼
+韉
+頴
+騂
+騾
+髫
+麛
+係
+倜
+傞
+儕
+儷
+兌
+刖
+刼
+哦
+啁
+嘔
+嘿
+嚀
+嚙
+媛
+嫗
+嫠
+孚
+它
+帕
+庠
+廄
+彙
+憨
+摻
+摽
+撰
+敖
+旖
+昃
+柁
+柑
+栱
+棼
+椰
+楣
+樛
+歊
+殢
+殲
+淤
+濶
+瀁
+炮
+牝
+琮
+瑯
+甎
+皛
+睽
+矧
+確
+篲
+簑
+糲
+系
+締
+繐
+罡
+罽
+群
+羿
+肸
+腓
+莠
+蓊
+薨
+虱
+螮
+觱
+諛
+諤
+賾
+赩
+踠
+轓
+邴
+醁
+醯
+鈐
+銛
+鍔
+鑊
+陁
+雒
+雩
+霎
+鞠
+頡
+飭
+餳
+驍
+髏
+髑
+鸘
+鸜
+黻
+亢
+企
+俘
+傴
+准
+剗
+剜
+吒
+堡
+屧
+崤
+嶄
+庳
+廨
+彪
+恂
+惲
+懵
+戡
+捍
+捩
+擐
+斲
+椹
+樾
+櫺
+歈
+殄
+汰
+沍
+泡
+洒
+涿
+湔
+澘
+煢
+燔
+爆
+璀
+璁
+畚
+瘁
+瘧
+睹
+硎
+硤
+碭
+磋
+秧
+篚
+糜
+絪
+綍
+緫
+縟
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+罳
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+翬
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+舳
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+薏
+蝙
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+邏
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+銓
+鏚
+阪
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+静
+顋
+饞
+鱉
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+鶬
+鷂
+鷫
+鷴
+倀
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+唼
+啅
+喈
+噀
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+崪
+嶒
+嶓
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+愷
+扳
+揶
+搥
+搭
+撮
+撾
+敍
+旆
+枻
+棚
+楂
+槭
+歉
+氊
+汁
+溽
+滸
+澮
+燮
+牷
+犒
+狙
+瑀
+瓚
+畊
+畤
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+疴
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+瞢
+瞽
+砑
+礱
+稗
+竚
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+糝
+紘
+綈
+綣
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+胯
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+菽
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+覷
+讖
+讙
+貊
+貲
+贍
+躭
+邢
+鄢
+鄽
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+陔
+隤
+韈
+韤
+颶
+餙
+駁
+駞
+騧
+麏
+黽
+亘
+僾
+儘
+剉
+剌
+勛
+呪
+咀
+啣
+嘏
+嚇
+墾
+壍
+娩
+婬
+岌
+崚
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+撝
+斅
+枰
+桀
+桄
+楷
+槧
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+橤
+檠
+櫬
+欷
+殽
+氎
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+溘
+烜
+犁
+犖
+狥
+狷
+獠
+玠
+琊
+琛
+皦
+盎
+磔
+磚
+穟
+窪
+筏
+糺
+紂
+綌
+繾
+肴
+胃
+舐
+荼
+菟
+蒐
+薌
+藴
+蛆
+蟇
+蠖
+蠨
+襖
+訖
+詫
+誌
+賚
+跑
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+踣
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+軼
+轗
+遥
+郴
+醢
+鉉
+鉗
+阯
+陞
+隧
+雋
+雘
+飴
+驩
+鶡
+麵
+鼐
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+么
+争
+侏
+俜
+偪
+剋
+剸
+匆
+卹
+喣
+塼
+墖
+屆
+嵫
+巽
+彬
+徉
+徬
+悌
+悚
+憇
+抖
+撻
+攔
+斿
+晻
+朕
+杆
+栝
+棨
+殯
+洑
+漕
+潨
+濘
+灺
+煒
+燿
+獮
+璅
+瞞
+矍
+矮
+祟
+笻
+篔
+簦
+簹
+罌
+耄
+肓
+腎
+膋
+苫
+茝
+葅
+蓐
+蚓
+蜨
+蜴
+袵
+襆
+詬
+諡
+譊
+豳
+賂
+賮
+趍
+趺
+跗
+躚
+輞
+郛
+醖
+醨
+醬
+醽
+鍵
+閈
+闃
+闍
+靉
+驌
+髠
+鬆
+麑
+齩
diff --git a/generate_chinese_poetry/data/download.sh b/generate_chinese_poetry/data/download.sh
new file mode 100755
index 0000000000..988c09c0f2
--- /dev/null
+++ b/generate_chinese_poetry/data/download.sh
@@ -0,0 +1,11 @@
+#!/bin/bash
+
+git clone https://github.com/chinese-poetry/chinese-poetry.git
+
+if [ ! -d raw ]
+then
+    mkdir raw
+fi
+
+mv chinese-poetry/json/poet.tang.* raw/
+rm -rf chinese-poetry
diff --git a/generate_chinese_poetry/preprocess.py b/generate_chinese_poetry/preprocess.py
new file mode 100755
index 0000000000..d24b5d1b5d
--- /dev/null
+++ b/generate_chinese_poetry/preprocess.py
@@ -0,0 +1,79 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+import os
+import io
+import re
+import json
+import click
+import collections
+
+
+def build_vocabulary(dataset, cutoff=0):
+    dictionary = collections.defaultdict(int)
+    for data in dataset:
+        for sent in data[2]:
+            for char in sent:
+                dictionary[char] += 1
+    dictionary = filter(lambda x: x[1] >= cutoff, dictionary.items())
+    dictionary = sorted(dictionary, key=lambda x: (-x[1], x[0]))
+    vocab, _ = list(zip(*dictionary))
+    return (u"<unk>", u"<s>", u"<e>") + vocab
+
+
+@click.command("preprocess")
+@click.option("--datadir", type=str, help="Path to raw data")
+@click.option("--outfile", type=str, help="Path to save the training data")
+@click.option("--dictfile", type=str, help="Path to save the dictionary file")
+def preprocess(datadir, outfile, dictfile):
+    dataset = []
+    note_pattern1 = re.compile(u"（.*?）", re.U)
+    note_pattern2 = re.compile(u"〖.*?〗", re.U)
+    note_pattern3 = re.compile(u"-.*?-。?", re.U)
+    note_pattern4 = re.compile(u"（.*$", re.U)
+    note_pattern5 = re.compile(u"。。.*）$", re.U)
+    note_pattern6 = re.compile(u"。。", re.U)
+    note_pattern7 = re.compile(u"[《》「」\[\]]", re.U)
+    print("Loading raw data...")
+    for fn in os.listdir(datadir):
+        with io.open(os.path.join(datadir, fn), "r", encoding="utf8") as f:
+            for data in json.load(f):
+                title = data['title']
+                author = data['author']
+                p = "".join(data['paragraphs'])
+                p = "".join(p.split())
+                p = note_pattern1.sub(u"", p)
+                p = note_pattern2.sub(u"", p)
+                p = note_pattern3.sub(u"", p)
+                p = note_pattern4.sub(u"", p)
+                p = note_pattern5.sub(u"。", p)
+                p = note_pattern6.sub(u"。", p)
+                p = note_pattern7.sub(u"", p)
+                if (p == u"" or u"{" in p or u"}" in p or u"｛" in p or
+                        u"｝" in p or u"、" in p or u"：" in p or u"；" in p or
+                        u"！" in p or u"？" in p or u"●" in p or u"□" in p or
+                        u"囗" in p or u"）" in p):
+                    continue
+                paragraphs = p.split(u"。")
+                paragraphs = filter(lambda x: len(x), paragraphs)
+                if len(paragraphs) > 1:
+                    dataset.append((title, author, paragraphs))
+    print("Finished...")
+
+    print("Constructing vocabularies...")
+    vocab = build_vocabulary(dataset, cutoff=10)
+    with io.open(dictfile, "w", encoding="utf8") as f:
+        for v in vocab:
+            f.write(v + "\n")
+    print("Finished...")
+
+    print("Writing processed data...")
+    with io.open(outfile, "w", encoding="utf8") as f:
+        for data in dataset:
+            title = data[0]
+            author = data[1]
+            paragraphs = ".".join(data[2])
+            f.write("\t".join((title, author, paragraphs)) + "\n")
+    print("Finished...")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    preprocess()
diff --git a/generate_chinese_poetry/train.py b/generate_chinese_poetry/train.py
index c6eb737b01..a9ef564679 100755
--- a/generate_chinese_poetry/train.py
+++ b/generate_chinese_poetry/train.py
@@ -44,7 +44,7 @@ def load_initial_model(model_path, parameters):
 @click.option(
     "--decoder_depth",
     default=3,
-    help="The number of stacked LSTM layers in encoder.")
+    help="The number of stacked LSTM layers in decoder.")
 @click.option(
     "--train_data_path", required=True, help="The path of trainning data.")
 @click.option(

From d0bab0b74aad8ae785c4cf854e28123bf4e63630 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: wangmeng28 <wangmeng28@baidu.com>
Date: Thu, 9 Nov 2017 11:39:07 +0800
Subject: [PATCH 2/9] Add README doc for generate_chinese_poetry

---
 generate_chinese_poetry/README.md  | 135 ++++++++++++++++++++++++++++-
 generate_chinese_poetry/index.html | 135 ++++++++++++++++++++++++++++-
 2 files changed, 268 insertions(+), 2 deletions(-)

diff --git a/generate_chinese_poetry/README.md b/generate_chinese_poetry/README.md
index f6a09ed22d..7a914a71b7 100644
--- a/generate_chinese_poetry/README.md
+++ b/generate_chinese_poetry/README.md
@@ -1 +1,134 @@
-[TBD]
+# 中国古诗生成
+
+## 简介
+基于编码器-解码器(encoder-decoder)神经网络模型，利用全唐诗进行诗句-诗句(sequence to sequence)训练，实现给定诗句后，生成下一诗句。
+
+以下是本例的简要目录结构及说明：
+
+```text
+.
+├── data                 # 存储训练数据及字典
+│   ├── download.sh      # 下载原始数据
+├── models               # 存储训练好的模型
+├── README.md            # 文档
+├── index.html           # 文档(html格式)
+├── preprocess.py        # 原始数据预处理
+├── generate.py          # 生成诗句脚本
+├── network_conf.py      # 模型定义
+├── reader.py            # 数据读取接口
+├── train.py             # 训练脚本
+└── utils.py             # 定义实用工具函数
+```
+
+## 数据处理
+### 原始数据来源
+本例使用[中华古诗词数据库](https://github.com/chinese-poetry/chinese-poetry)中收集的全唐诗作为训练数据，共有约5.4万首唐诗。
+
+### 原始数据下载
+```bash
+cd data && ./download.sh && cd ..
+```
+### 数据预处理
+```bash
+python preprocess.py --datadir data/raw --outfile data/poems.txt --dictfile data/dict.txt
+```
+
+上述脚本执行完后将生成处理好的训练数据poems.txt和数据字典dict.txt。poems.txt中每行为一首唐诗的信息，分为三列，分别为题目、作者、诗内容。
+在诗内容中，诗句之间用'.'分隔。
+
+训练数据示例：
+```text
+登鸛雀樓  王之渙  白日依山盡，黃河入海流.欲窮千里目，更上一層樓
+觀獵     李白    太守耀清威，乘閑弄晚暉.江沙橫獵騎，山火遶行圍.箭逐雲鴻落，鷹隨月兔飛.不知白日暮，歡賞夜方歸
+晦日重宴  陳嘉言  高門引冠蓋，下客抱支離.綺席珍羞滿，文場翰藻摛.蓂華彫上月，柳色藹春池.日斜歸戚里，連騎勒金羈
+```
+
+## 模型训练
+训练脚本[train.py](./train.py)中的命令行参数如下：
+```
+Usage: train.py [OPTIONS]
+
+Options:
+  --num_passes INTEGER     Number of passes for the training task.
+  --batch_size INTEGER     The number of training examples in one
+                           forward/backward pass.
+  --use_gpu TEXT           Whether to use gpu to train the model.
+  --trainer_count INTEGER  The thread number used in training.
+  --save_dir_path TEXT     The path to saved the trained models.
+  --encoder_depth INTEGER  The number of stacked LSTM layers in encoder.
+  --decoder_depth INTEGER  The number of stacked LSTM layers in decoder.
+  --train_data_path TEXT   The path of trainning data.  [required]
+  --word_dict_path TEXT    The path of word dictionary.  [required]
+  --init_model_path TEXT   The path of a trained model used to initialized all
+                           the model parameters.
+  --help                   Show this message and exit.
+```
+### 参数说明
+- `num_passes`: 训练pass数
+- `batch_size`: batch大小
+- `use_gpu`: 是否使用GPU
+- `trainer_count`: trainer数目，默认为1
+- `save_dir_path`: 模型存储路径，默认为当前目录下models目录
+- `encoder_depth`: 模型中编码器LSTM深度，默认为3
+- `decoder_depth`: 模型中解码器LSTM深度，默认为3
+- `train_data_path`: 训练数据路径
+- `word_dict_path`: 数据字典路径
+- `init_model_path`: 初始模型路径，从头训练时无需指定
+
+### 训练执行
+```bash
+python train.py \
+    --num_passes 10 \
+    --batch_size 256 \
+    --use_gpu True \
+    --trainer_count 1 \
+    --save_dir_path models \
+    --train_data_path data/poems.txt \
+    --word_dict_path data/dict.txt \
+    2>&1 | tee train.log
+```
+每个pass训练结束后，模型参数将保存在models目录下。训练日志保存在train.log中。
+
+### 最优模型参数
+寻找cost最小的pass，使用该pass对应的模型参数用于后续预测。
+```bash
+python -c 'import utils; utils.find_optiaml_pass("./train.log")'
+```
+
+## 生成诗句
+使用[generate.py](./generate.py)脚本对输入诗句生成下一诗句，
+命令行参数如下：
+```
+Usage: generate.py [OPTIONS]
+
+Options:
+  --model_path TEXT      The path of the trained model for generation.
+  --word_dict_path TEXT  The path of word dictionary.  [required]
+  --test_data_path TEXT  The path of input data for generation.  [required]
+  --batch_size INTEGER   The number of testing examples in one forward pass in
+                         generation.
+  --beam_size INTEGER    The beam expansion in beam search.
+  --save_file TEXT       The file path to save the generated results.
+                         [required]
+  --use_gpu TEXT         Whether to use GPU in generation.
+  --help                 Show this message and exit.
+```
+### 参数说明
+- `model_path`: 训练好的模型参数文件
+- `word_dict_path`: 数据字典路径
+- `test_data_path`: 输入数据路径
+- `batch_size`: batch大小，默认为1
+- `beam_size`: beam search中搜索范围大小，默认为5
+- `save_file`: 输出保存路径
+- `use_gpu`: 是否使用GPU
+
+### 执行生成
+例如将诗句 `白日依山盡，黃河入海流` 保存在文件 `input.txt` 中作为预测下句诗的输入，执行命令：
+```bash
+python generate.py \
+    --model_path models/pass_00100.tar.gz \
+    --word_dict_path data/dict.txt \
+    --test_data_path input.txt \
+    --save_file output.txt
+```
+生成结果将保存在文件 `output.txt` 中。
diff --git a/generate_chinese_poetry/index.html b/generate_chinese_poetry/index.html
index a5dba006b9..28c31c4e1d 100644
--- a/generate_chinese_poetry/index.html
+++ b/generate_chinese_poetry/index.html
@@ -40,7 +40,140 @@
 
 <!-- This block will be replaced by each markdown file content. Please do not change lines below.-->
 <div id="markdown" style='display:none'>
-[TBD]
+# 中国古诗生成
+
+## 简介
+基于编码器-解码器(encoder-decoder)神经网络模型，利用全唐诗进行诗句-诗句(sequence to sequence)训练，实现给定诗句后，生成下一诗句。
+
+以下是本例的简要目录结构及说明：
+
+```text
+.
+├── data                 # 存储训练数据及字典
+│   ├── download.sh      # 下载原始数据
+├── models               # 存储训练好的模型
+├── README.md            # 文档
+├── index.html           # 文档(html格式)
+├── preprocess.py        # 原始数据预处理
+├── generate.py          # 生成诗句脚本
+├── network_conf.py      # 模型定义
+├── reader.py            # 数据读取接口
+├── train.py             # 训练脚本
+└── utils.py             # 定义实用工具函数
+```
+
+## 数据处理
+### 原始数据来源
+本例使用[中华古诗词数据库](https://github.com/chinese-poetry/chinese-poetry)中收集的全唐诗作为训练数据，共有约5.4万首唐诗。
+
+### 原始数据下载
+```bash
+cd data && ./download.sh && cd ..
+```
+### 数据预处理
+```bash
+python preprocess.py --datadir data/raw --outfile data/poems.txt --dictfile data/dict.txt
+```
+
+上述脚本执行完后将生成处理好的训练数据poems.txt和数据字典dict.txt。poems.txt中每行为一首唐诗的信息，分为三列，分别为题目、作者、诗内容。
+在诗内容中，诗句之间用'.'分隔。
+
+训练数据示例：
+```text
+登鸛雀樓  王之渙  白日依山盡，黃河入海流.欲窮千里目，更上一層樓
+觀獵     李白    太守耀清威，乘閑弄晚暉.江沙橫獵騎，山火遶行圍.箭逐雲鴻落，鷹隨月兔飛.不知白日暮，歡賞夜方歸
+晦日重宴  陳嘉言  高門引冠蓋，下客抱支離.綺席珍羞滿，文場翰藻摛.蓂華彫上月，柳色藹春池.日斜歸戚里，連騎勒金羈
+```
+
+## 模型训练
+训练脚本[train.py](./train.py)中的命令行参数如下：
+```
+Usage: train.py [OPTIONS]
+
+Options:
+  --num_passes INTEGER     Number of passes for the training task.
+  --batch_size INTEGER     The number of training examples in one
+                           forward/backward pass.
+  --use_gpu TEXT           Whether to use gpu to train the model.
+  --trainer_count INTEGER  The thread number used in training.
+  --save_dir_path TEXT     The path to saved the trained models.
+  --encoder_depth INTEGER  The number of stacked LSTM layers in encoder.
+  --decoder_depth INTEGER  The number of stacked LSTM layers in decoder.
+  --train_data_path TEXT   The path of trainning data.  [required]
+  --word_dict_path TEXT    The path of word dictionary.  [required]
+  --init_model_path TEXT   The path of a trained model used to initialized all
+                           the model parameters.
+  --help                   Show this message and exit.
+```
+### 参数说明
+- `num_passes`: 训练pass数
+- `batch_size`: batch大小
+- `use_gpu`: 是否使用GPU
+- `trainer_count`: trainer数目，默认为1
+- `save_dir_path`: 模型存储路径，默认为当前目录下models目录
+- `encoder_depth`: 模型中编码器LSTM深度，默认为3
+- `decoder_depth`: 模型中解码器LSTM深度，默认为3
+- `train_data_path`: 训练数据路径
+- `word_dict_path`: 数据字典路径
+- `init_model_path`: 初始模型路径，从头训练时无需指定
+
+### 训练执行
+```bash
+python train.py \
+    --num_passes 10 \
+    --batch_size 256 \
+    --use_gpu True \
+    --trainer_count 1 \
+    --save_dir_path models \
+    --train_data_path data/poems.txt \
+    --word_dict_path data/dict.txt \
+    2>&1 | tee train.log
+```
+每个pass训练结束后，模型参数将保存在models目录下。训练日志保存在train.log中。
+
+### 最优模型参数
+寻找cost最小的pass，使用该pass对应的模型参数用于后续预测。
+```bash
+python -c 'import utils; utils.find_optiaml_pass("./train.log")'
+```
+
+## 生成诗句
+使用[generate.py](./generate.py)脚本对输入诗句生成下一诗句，
+命令行参数如下：
+```
+Usage: generate.py [OPTIONS]
+
+Options:
+  --model_path TEXT      The path of the trained model for generation.
+  --word_dict_path TEXT  The path of word dictionary.  [required]
+  --test_data_path TEXT  The path of input data for generation.  [required]
+  --batch_size INTEGER   The number of testing examples in one forward pass in
+                         generation.
+  --beam_size INTEGER    The beam expansion in beam search.
+  --save_file TEXT       The file path to save the generated results.
+                         [required]
+  --use_gpu TEXT         Whether to use GPU in generation.
+  --help                 Show this message and exit.
+```
+### 参数说明
+- `model_path`: 训练好的模型参数文件
+- `word_dict_path`: 数据字典路径
+- `test_data_path`: 输入数据路径
+- `batch_size`: batch大小，默认为1
+- `beam_size`: beam search中搜索范围大小，默认为5
+- `save_file`: 输出保存路径
+- `use_gpu`: 是否使用GPU
+
+### 执行生成
+例如将诗句 `白日依山盡，黃河入海流` 保存在文件 `input.txt` 中作为预测下句诗的输入，执行命令：
+```bash
+python generate.py \
+    --model_path models/pass_00100.tar.gz \
+    --word_dict_path data/dict.txt \
+    --test_data_path input.txt \
+    --save_file output.txt
+```
+生成结果将保存在文件 `output.txt` 中。
 
 </div>
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From 16c4afee51d410dd3a1118b11e4a5ca3539608bc Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: wangmeng28 <wangmeng28@baidu.com>
Date: Fri, 10 Nov 2017 20:25:37 +0800
Subject: [PATCH 3/9] Refine parameters for training chinese poetry generation

---
 generate_chinese_poetry/README.md       | 19 +++++++++++++++++++
 generate_chinese_poetry/data/dict.txt   |  6 ++++++
 generate_chinese_poetry/generate.py     |  8 +++++---
 generate_chinese_poetry/index.html      | 19 +++++++++++++++++++
 generate_chinese_poetry/network_conf.py |  8 +++++---
 generate_chinese_poetry/preprocess.py   |  4 ++++
 generate_chinese_poetry/train.py        | 12 +++++++-----
 7 files changed, 65 insertions(+), 11 deletions(-)

diff --git a/generate_chinese_poetry/README.md b/generate_chinese_poetry/README.md
index 7a914a71b7..2cacb81bb2 100644
--- a/generate_chinese_poetry/README.md
+++ b/generate_chinese_poetry/README.md
@@ -78,7 +78,11 @@ Options:
 ### 训练执行
 ```bash
 python train.py \
+<<<<<<< HEAD
+    --num_passes 20 \
+=======
     --num_passes 10 \
+>>>>>>> 7943732ab34254df801d72b0b5e04f6f320e4127
     --batch_size 256 \
     --use_gpu True \
     --trainer_count 1 \
@@ -126,9 +130,24 @@ Options:
 例如将诗句 `白日依山盡，黃河入海流` 保存在文件 `input.txt` 中作为预测下句诗的输入，执行命令：
 ```bash
 python generate.py \
+<<<<<<< HEAD
+    --model_path models/pass_00014.tar.gz \
+=======
     --model_path models/pass_00100.tar.gz \
+>>>>>>> 7943732ab34254df801d72b0b5e04f6f320e4127
     --word_dict_path data/dict.txt \
     --test_data_path input.txt \
     --save_file output.txt
 ```
+<<<<<<< HEAD
+生成结果将保存在文件 `output.txt` 中。对于上述示例输入，生成的诗句如下：
+```text
+-21.2048    不 知 身 外 事 ， 何 處 是 閑 遊
+-21.3982    不 知 身 外 事 ， 何 處 是 何 由
+-21.6564    不 知 身 外 事 ， 何 處 是 何 求
+-21.7312    不 知 身 外 事 ， 何 事 是 何 求
+-22.1956    不 知 身 外 事 ， 何 處 是 人 愁
+```
+=======
 生成结果将保存在文件 `output.txt` 中。
+>>>>>>> 7943732ab34254df801d72b0b5e04f6f320e4127
diff --git a/generate_chinese_poetry/data/dict.txt b/generate_chinese_poetry/data/dict.txt
index 7eef978598..d83281575a 100644
--- a/generate_chinese_poetry/data/dict.txt
+++ b/generate_chinese_poetry/data/dict.txt
@@ -1,6 +1,12 @@
+<<<<<<< HEAD
+<s>
+<e>
+<unk>
+=======
 <unk>
 <s>
 <e>
+>>>>>>> 7943732ab34254df801d72b0b5e04f6f320e4127
 ，
 不
 人
diff --git a/generate_chinese_poetry/generate.py b/generate_chinese_poetry/generate.py
index b2d909171f..ebecc5868d 100755
--- a/generate_chinese_poetry/generate.py
+++ b/generate_chinese_poetry/generate.py
@@ -28,7 +28,7 @@ def infer_a_batch(inferer, test_batch, beam_size, id_to_text, fout):
         for j in xrange(beam_size):
             end_pos = gen_sen_idx[i * beam_size + j]
             fout.write("%s\n" % ("%.4f\t%s" % (beam_result[0][i][j], " ".join(
-                id_to_text[w] for w in beam_result[1][start_pos:end_pos]))))
+                id_to_text[w] for w in beam_result[1][start_pos:end_pos - 1]))))
             start_pos = end_pos + 2
         fout.write("\n")
         fout.flush
@@ -80,9 +80,11 @@ def generate(model_path, word_dict_path, test_data_path, batch_size, beam_size,
         encoder_hidden_dim=512,
         decoder_depth=3,
         decoder_hidden_dim=512,
-        is_generating=True,
+        bos_id=0,
+        eos_id=1,
+        max_length=17,
         beam_size=beam_size,
-        max_length=10)
+        is_generating=True)
 
     inferer = paddle.inference.Inference(
         output_layer=beam_gen, parameters=parameters)
diff --git a/generate_chinese_poetry/index.html b/generate_chinese_poetry/index.html
index 28c31c4e1d..859091efe1 100644
--- a/generate_chinese_poetry/index.html
+++ b/generate_chinese_poetry/index.html
@@ -120,7 +120,11 @@
 ### 训练执行
 ```bash
 python train.py \
+<<<<<<< HEAD
+    --num_passes 20 \
+=======
     --num_passes 10 \
+>>>>>>> 7943732ab34254df801d72b0b5e04f6f320e4127
     --batch_size 256 \
     --use_gpu True \
     --trainer_count 1 \
@@ -168,12 +172,27 @@
 例如将诗句 `白日依山盡，黃河入海流` 保存在文件 `input.txt` 中作为预测下句诗的输入，执行命令：
 ```bash
 python generate.py \
+<<<<<<< HEAD
+    --model_path models/pass_00014.tar.gz \
+=======
     --model_path models/pass_00100.tar.gz \
+>>>>>>> 7943732ab34254df801d72b0b5e04f6f320e4127
     --word_dict_path data/dict.txt \
     --test_data_path input.txt \
     --save_file output.txt
 ```
+<<<<<<< HEAD
+生成结果将保存在文件 `output.txt` 中。对于上述示例输入，生成的诗句如下：
+```text
+-21.2048    不 知 身 外 事 ， 何 處 是 閑 遊
+-21.3982    不 知 身 外 事 ， 何 處 是 何 由
+-21.6564    不 知 身 外 事 ， 何 處 是 何 求
+-21.7312    不 知 身 外 事 ， 何 事 是 何 求
+-22.1956    不 知 身 外 事 ， 何 處 是 人 愁
+```
+=======
 生成结果将保存在文件 `output.txt` 中。
+>>>>>>> 7943732ab34254df801d72b0b5e04f6f320e4127
 
 </div>
 <!-- You can change the lines below now. -->
diff --git a/generate_chinese_poetry/network_conf.py b/generate_chinese_poetry/network_conf.py
index 5aec3c06b1..1aee1aa249 100755
--- a/generate_chinese_poetry/network_conf.py
+++ b/generate_chinese_poetry/network_conf.py
@@ -73,8 +73,10 @@ def encoder_decoder_network(word_count,
                             encoder_hidden_dim,
                             decoder_depth,
                             decoder_hidden_dim,
+                            bos_id,
+                            eos_id,
+                            max_length,
                             beam_size=10,
-                            max_length=15,
                             is_generating=False):
     src_emb = paddle.layer.embedding(
         input=paddle.layer.data(
@@ -106,8 +108,8 @@ def encoder_decoder_network(word_count,
             name=decoder_group_name,
             step=_attended_decoder_step,
             input=group_inputs + [gen_trg_emb],
-            bos_id=0,
-            eos_id=1,
+            bos_id=bos_id,
+            eos_id=eos_id,
             beam_size=beam_size,
             max_length=max_length)
 
diff --git a/generate_chinese_poetry/preprocess.py b/generate_chinese_poetry/preprocess.py
index d24b5d1b5d..79e78de5a2 100755
--- a/generate_chinese_poetry/preprocess.py
+++ b/generate_chinese_poetry/preprocess.py
@@ -16,7 +16,11 @@ def build_vocabulary(dataset, cutoff=0):
     dictionary = filter(lambda x: x[1] >= cutoff, dictionary.items())
     dictionary = sorted(dictionary, key=lambda x: (-x[1], x[0]))
     vocab, _ = list(zip(*dictionary))
+<<<<<<< HEAD
+    return (u"<s>", u"<e>", u"<unk>") + vocab
+=======
     return (u"<unk>", u"<s>", u"<e>") + vocab
+>>>>>>> 7943732ab34254df801d72b0b5e04f6f320e4127
 
 
 @click.command("preprocess")
diff --git a/generate_chinese_poetry/train.py b/generate_chinese_poetry/train.py
index a9ef564679..70cafbb5e0 100755
--- a/generate_chinese_poetry/train.py
+++ b/generate_chinese_poetry/train.py
@@ -75,10 +75,9 @@ def train(num_passes,
     paddle.init(use_gpu=use_gpu, trainer_count=trainer_count)
 
     # define optimization method and the trainer instance
-    optimizer = paddle.optimizer.AdaDelta(
+    optimizer = paddle.optimizer.Adam(
         learning_rate=1e-3,
-        gradient_clipping_threshold=25.0,
-        regularization=paddle.optimizer.L2Regularization(rate=8e-4),
+        regularization=paddle.optimizer.L2Regularization(rate=1e-5),
         model_average=paddle.optimizer.ModelAverage(
             average_window=0.5, max_average_window=2500))
 
@@ -88,7 +87,10 @@ def train(num_passes,
         encoder_depth=encoder_depth,
         encoder_hidden_dim=512,
         decoder_depth=decoder_depth,
-        decoder_hidden_dim=512)
+        decoder_hidden_dim=512,
+        bos_id=0,
+        eos_id=1,
+        max_length=17)
 
     parameters = paddle.parameters.create(cost)
     if init_model_path:
@@ -113,7 +115,7 @@ def event_handler(event):
                                          (event.pass_id, event.batch_id))
                 save_model(trainer, save_path, parameters)
 
-            if not event.batch_id % 5:
+            if not event.batch_id % 10:
                 logger.info("Pass %d, Batch %d, Cost %f, %s" % (
                     event.pass_id, event.batch_id, event.cost, event.metrics))
 

From 9c677e6c37f03632a00d3094ecabdd10fc21b1c8 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: wangmeng28 <wangmeng28@baidu.com>
Date: Fri, 10 Nov 2017 20:35:40 +0800
Subject: [PATCH 4/9] Fix README for generating chinese poetry

---
 generate_chinese_poetry/README.md | 12 ------------
 1 file changed, 12 deletions(-)

diff --git a/generate_chinese_poetry/README.md b/generate_chinese_poetry/README.md
index 2cacb81bb2..3cae948603 100644
--- a/generate_chinese_poetry/README.md
+++ b/generate_chinese_poetry/README.md
@@ -78,11 +78,7 @@ Options:
 ### 训练执行
 ```bash
 python train.py \
-<<<<<<< HEAD
     --num_passes 20 \
-=======
-    --num_passes 10 \
->>>>>>> 7943732ab34254df801d72b0b5e04f6f320e4127
     --batch_size 256 \
     --use_gpu True \
     --trainer_count 1 \
@@ -130,16 +126,11 @@ Options:
 例如将诗句 `白日依山盡，黃河入海流` 保存在文件 `input.txt` 中作为预测下句诗的输入，执行命令：
 ```bash
 python generate.py \
-<<<<<<< HEAD
     --model_path models/pass_00014.tar.gz \
-=======
-    --model_path models/pass_00100.tar.gz \
->>>>>>> 7943732ab34254df801d72b0b5e04f6f320e4127
     --word_dict_path data/dict.txt \
     --test_data_path input.txt \
     --save_file output.txt
 ```
-<<<<<<< HEAD
 生成结果将保存在文件 `output.txt` 中。对于上述示例输入，生成的诗句如下：
 ```text
 -21.2048    不 知 身 外 事 ， 何 處 是 閑 遊
@@ -148,6 +139,3 @@ python generate.py \
 -21.7312    不 知 身 外 事 ， 何 事 是 何 求
 -22.1956    不 知 身 外 事 ， 何 處 是 人 愁
 ```
-=======
-生成结果将保存在文件 `output.txt` 中。
->>>>>>> 7943732ab34254df801d72b0b5e04f6f320e4127

From 7740e7cee5a96b13543e517b3f9a961bec848511 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: wangmeng28 <wangmeng28@baidu.com>
Date: Fri, 10 Nov 2017 20:57:46 +0800
Subject: [PATCH 5/9] Fix typo in generating chinese poetry

---
 generate_chinese_poetry/README.md     |  4 ++--
 generate_chinese_poetry/data/dict.txt |  6 ------
 generate_chinese_poetry/index.html    | 16 ++--------------
 generate_chinese_poetry/preprocess.py |  4 ----
 4 files changed, 4 insertions(+), 26 deletions(-)

diff --git a/generate_chinese_poetry/README.md b/generate_chinese_poetry/README.md
index 3cae948603..618907aace 100644
--- a/generate_chinese_poetry/README.md
+++ b/generate_chinese_poetry/README.md
@@ -34,12 +34,12 @@ python preprocess.py --datadir data/raw --outfile data/poems.txt --dictfile data
 ```
 
 上述脚本执行完后将生成处理好的训练数据poems.txt和数据字典dict.txt。poems.txt中每行为一首唐诗的信息，分为三列，分别为题目、作者、诗内容。
-在诗内容中，诗句之间用'.'分隔。
+在诗内容中，诗句之间用`.`分隔。
 
 训练数据示例：
 ```text
 登鸛雀樓  王之渙  白日依山盡，黃河入海流.欲窮千里目，更上一層樓
-觀獵     李白    太守耀清威，乘閑弄晚暉.江沙橫獵騎，山火遶行圍.箭逐雲鴻落，鷹隨月兔飛.不知白日暮，歡賞夜方歸
+觀獵      李白    太守耀清威，乘閑弄晚暉.江沙橫獵騎，山火遶行圍.箭逐雲鴻落，鷹隨月兔飛.不知白日暮，歡賞夜方歸
 晦日重宴  陳嘉言  高門引冠蓋，下客抱支離.綺席珍羞滿，文場翰藻摛.蓂華彫上月，柳色藹春池.日斜歸戚里，連騎勒金羈
 ```
 
diff --git a/generate_chinese_poetry/data/dict.txt b/generate_chinese_poetry/data/dict.txt
index d83281575a..e51865fd15 100644
--- a/generate_chinese_poetry/data/dict.txt
+++ b/generate_chinese_poetry/data/dict.txt
@@ -1,12 +1,6 @@
-<<<<<<< HEAD
 <s>
 <e>
 <unk>
-=======
-<unk>
-<s>
-<e>
->>>>>>> 7943732ab34254df801d72b0b5e04f6f320e4127
 ，
 不
 人
diff --git a/generate_chinese_poetry/index.html b/generate_chinese_poetry/index.html
index 859091efe1..5b09275150 100644
--- a/generate_chinese_poetry/index.html
+++ b/generate_chinese_poetry/index.html
@@ -76,12 +76,12 @@
 ```
 
 上述脚本执行完后将生成处理好的训练数据poems.txt和数据字典dict.txt。poems.txt中每行为一首唐诗的信息，分为三列，分别为题目、作者、诗内容。
-在诗内容中，诗句之间用'.'分隔。
+在诗内容中，诗句之间用`.`分隔。
 
 训练数据示例：
 ```text
 登鸛雀樓  王之渙  白日依山盡，黃河入海流.欲窮千里目，更上一層樓
-觀獵     李白    太守耀清威，乘閑弄晚暉.江沙橫獵騎，山火遶行圍.箭逐雲鴻落，鷹隨月兔飛.不知白日暮，歡賞夜方歸
+觀獵      李白    太守耀清威，乘閑弄晚暉.江沙橫獵騎，山火遶行圍.箭逐雲鴻落，鷹隨月兔飛.不知白日暮，歡賞夜方歸
 晦日重宴  陳嘉言  高門引冠蓋，下客抱支離.綺席珍羞滿，文場翰藻摛.蓂華彫上月，柳色藹春池.日斜歸戚里，連騎勒金羈
 ```
 
@@ -120,11 +120,7 @@
 ### 训练执行
 ```bash
 python train.py \
-<<<<<<< HEAD
     --num_passes 20 \
-=======
-    --num_passes 10 \
->>>>>>> 7943732ab34254df801d72b0b5e04f6f320e4127
     --batch_size 256 \
     --use_gpu True \
     --trainer_count 1 \
@@ -172,16 +168,11 @@
 例如将诗句 `白日依山盡，黃河入海流` 保存在文件 `input.txt` 中作为预测下句诗的输入，执行命令：
 ```bash
 python generate.py \
-<<<<<<< HEAD
     --model_path models/pass_00014.tar.gz \
-=======
-    --model_path models/pass_00100.tar.gz \
->>>>>>> 7943732ab34254df801d72b0b5e04f6f320e4127
     --word_dict_path data/dict.txt \
     --test_data_path input.txt \
     --save_file output.txt
 ```
-<<<<<<< HEAD
 生成结果将保存在文件 `output.txt` 中。对于上述示例输入，生成的诗句如下：
 ```text
 -21.2048    不 知 身 外 事 ， 何 處 是 閑 遊
@@ -190,9 +181,6 @@
 -21.7312    不 知 身 外 事 ， 何 事 是 何 求
 -22.1956    不 知 身 外 事 ， 何 處 是 人 愁
 ```
-=======
-生成结果将保存在文件 `output.txt` 中。
->>>>>>> 7943732ab34254df801d72b0b5e04f6f320e4127
 
 </div>
 <!-- You can change the lines below now. -->
diff --git a/generate_chinese_poetry/preprocess.py b/generate_chinese_poetry/preprocess.py
index 79e78de5a2..98e267e938 100755
--- a/generate_chinese_poetry/preprocess.py
+++ b/generate_chinese_poetry/preprocess.py
@@ -16,11 +16,7 @@ def build_vocabulary(dataset, cutoff=0):
     dictionary = filter(lambda x: x[1] >= cutoff, dictionary.items())
     dictionary = sorted(dictionary, key=lambda x: (-x[1], x[0]))
     vocab, _ = list(zip(*dictionary))
-<<<<<<< HEAD
     return (u"<s>", u"<e>", u"<unk>") + vocab
-=======
-    return (u"<unk>", u"<s>", u"<e>") + vocab
->>>>>>> 7943732ab34254df801d72b0b5e04f6f320e4127
 
 
 @click.command("preprocess")

From 5ba2f9992ce2158b3934be6b54a9ad6f11337056 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: wangmeng28 <wangmeng28@baidu.com>
Date: Tue, 14 Nov 2017 00:34:12 +0800
Subject: [PATCH 6/9] Change the split level of poem sentences

---
 generate_chinese_poetry/data/dict.txt | 5037 -------------------------
 generate_chinese_poetry/generate.py   |    2 +-
 generate_chinese_poetry/preprocess.py |    2 +-
 generate_chinese_poetry/train.py      |    2 +-
 4 files changed, 3 insertions(+), 5040 deletions(-)
 delete mode 100644 generate_chinese_poetry/data/dict.txt

diff --git a/generate_chinese_poetry/data/dict.txt b/generate_chinese_poetry/data/dict.txt
deleted file mode 100644
index e51865fd15..0000000000
--- a/generate_chinese_poetry/data/dict.txt
+++ /dev/null
@@ -1,5037 +0,0 @@
-<s>
-<e>
-<unk>
-，
-不
-人
-無
-山
-一
-風
-日
-有
-雲
-來
-天
-中
-何
-花
-時
-上
-水
-春
-月
-生
-相
-爲
-心
-年
-自
-長
-君
-知
-如
-歸
-白
-此
-行
-秋
-見
-去
-清
-空
-得
-在
-夜
-下
-江
-高
-明
-是
-未
-金
-門
-多
-青
-三
-客
-處
-道
-寒
-聲
-子
-千
-家
-落
-事
-玉
-今
-雨
-遠
-前
-萬
-出
-朝
-路
-南
-入
-我
-城
-盡
-飛
-東
-深
-草
-流
-開
-與
-新
-樹
-思
-地
-將
-色
-別
-煙
-還
-已
-欲
-成
-應
-西
-誰
-酒
-馬
-更
-獨
-身
-光
-聞
-向
-可
-重
-同
-閑
-陽
-看
-石
-香
-雪
-望
-滿
-海
-情
-愁
-從
-老
-頭
-林
-難
-衣
-莫
-書
-塵
-古
-方
-紅
-里
-歌
-似
-龍
-名
-能
-樓
-分
-黃
-舊
-作
-遊
-復
-猶
-到
-氣
-當
-平
-過
-仙
-間
-鳥
-言
-葉
-十
-後
-亦
-非
-松
-大
-五
-離
-外
-意
-起
-王
-初
-北
-華
-邊
-幾
-然
-竹
-詩
-世
-隨
-百
-夢
-故
-安
-宮
-暮
-裏
-若
-神
-公
-陰
-吟
-少
-國
-孤
-晚
-終
-露
-野
-漢
-醉
-枝
-柳
-坐
-臺
-好
-四
-文
-碧
-須
-臨
-逢
-幽
-關
-霜
-河
-泉
-輕
-所
-回
-微
-留
-綠
-半
-波
-歲
-問
-連
-芳
-之
-池
-鄉
-影
-共
-因
-九
-小
-近
-經
-兩
-翠
-豈
-斷
-餘
-照
-庭
-期
-驚
-樂
-曲
-尋
-動
-吹
-遙
-曾
-雙
-真
-溪
-殘
-曉
-却
-正
-居
-靜
-對
-物
-星
-常
-苦
-憶
-鶴
-者
-先
-垂
-舟
-木
-沙
-笑
-紫
-悲
-依
-語
-楚
-虛
-通
-二
-至
-鳴
-夕
-和
-迴
-又
-浮
-久
-景
-鳳
-憐
-忽
-登
-合
-傳
-魚
-唯
-靈
-淚
-蒼
-恩
-早
-數
-車
-轉
-堪
-發
-聽
-官
-散
-宿
-丹
-愛
-寂
-女
-以
-且
-主
-送
-使
-死
-病
-懷
-絕
-陵
-覺
-堂
-火
-園
-川
-恨
-峰
-蕭
-帝
-寄
-舞
-太
-霞
-吾
-窮
-秦
-皆
-州
-興
-軍
-僧
-手
-節
-始
-親
-亂
-昔
-其
-沈
-帶
-會
-田
-珠
-識
-悠
-待
-休
-才
-足
-信
-容
-羅
-功
-勝
-度
-涼
-遲
-往
-洞
-晴
-雖
-窗
-畫
-疎
-暗
-聖
-首
-直
-皇
-隱
-閣
-蘭
-隔
-湖
-移
-逐
-夫
-羣
-桃
-斜
-學
-兒
-用
-尚
-含
-燕
-亭
-辭
-士
-兮
-傷
-岸
-兵
-令
-願
-步
-賢
-解
-結
-眼
-謝
-師
-便
-徒
-求
-浪
-倚
-寺
-爭
-立
-定
-本
-疑
-琴
-絲
-臥
-拂
-化
-說
-羽
-只
-即
-荒
-胡
-橫
-六
-殿
-鏡
-乘
-交
-歡
-顏
-貴
-藥
-憂
-命
-朱
-食
-錦
-郎
-桂
-易
-德
-異
-飄
-他
-吳
-念
-塞
-薄
-勞
-喜
-忘
-惜
-玄
-爾
-騎
-啼
-音
-燈
-巖
-力
-苔
-著
-於
-細
-緣
-住
-臣
-及
-口
-教
-由
-楊
-船
-冷
-飲
-榮
-洛
-遺
-感
-迎
-征
-貧
-杯
-劒
-稀
-偏
-低
-髮
-都
-面
-但
-內
-條
-取
-報
-戰
-元
-惟
-闕
-眠
-禪
-魂
-素
-八
-極
-論
-翻
-搖
-漸
-橋
-息
-湘
-衰
-引
-谷
-折
-軒
-映
-迷
-想
-蓬
-變
-蓮
-寶
-良
-侯
-顧
-章
-弦
-鬢
-卷
-必
-宜
-破
-骨
-悵
-梁
-持
-片
-鼓
-守
-雁
-頻
-目
-傍
-掩
-禮
-簾
-越
-精
-寧
-棲
-跡
-接
-任
-紛
-齊
-載
-俗
-土
-武
-鐘
-美
-暫
-諸
-戶
-雞
-傾
-懸
-罷
-帆
-虎
-枕
-凝
-許
-根
-理
-伴
-永
-釣
-觀
-冰
-急
-衆
-昏
-失
-形
-佳
-洲
-性
-暖
-嶺
-井
-徑
-京
-滄
-眉
-盤
-尊
-字
-機
-郡
-泥
-梅
-浦
-收
-村
-鄰
-室
-營
-鶯
-攜
-那
-全
-冥
-每
-李
-最
-七
-舉
-藏
-歎
-御
-鴻
-夏
-腸
-侵
-壁
-敢
-狂
-原
-指
-管
-冠
-銀
-晨
-仍
-張
-兼
-稱
-雄
-既
-幸
-漁
-種
-蟬
-茫
-法
-旗
-積
-被
-遇
-周
-府
-尺
-賞
-牀
-霧
-恐
-旌
-封
-殊
-把
-繁
-茲
-吏
-業
-消
-閉
-圖
-鴈
-危
-繞
-英
-承
-寥
-端
-竟
-房
-輪
-燭
-比
-攀
-象
-渡
-況
-計
-角
-涯
-乾
-點
-怨
-盛
-荷
-哀
-陳
-沒
-縱
-齋
-昨
-孫
-抱
-銷
-句
-調
-勢
-揚
-代
-苑
-牛
-負
-修
-翁
-粉
-賦
-列
-惆
-烏
-筆
-喧
-鸞
-各
-參
-拜
-走
-降
-霄
-斗
-桑
-乃
-嗟
-赤
-淺
-澤
-催
-再
-宵
-童
-肯
-雷
-題
-瑤
-毛
-繡
-志
-要
-禁
-津
-枯
-荆
-屋
-訪
-漏
-遂
-潮
-席
-第
-豔
-丘
-晝
-燒
-偶
-蜀
-奇
-詞
-放
-旅
-蓋
-滅
-猨
-筵
-甘
-錢
-綺
-短
-凌
-館
-淨
-干
-圓
-宴
-程
-俱
-泛
-籠
-弄
-盈
-披
-禽
-底
-達
-戎
-驅
-詠
-勤
-源
-陌
-彩
-境
-銜
-滴
-投
-叢
-濕
-遶
-漫
-瓊
-背
-利
-澗
-誠
-宅
-菊
-妾
-潭
-響
-塘
-途
-輝
-迢
-存
-巢
-壯
-穿
-舍
-襟
-實
-賓
-帳
-強
-借
-擬
-差
-慙
-養
-憑
-潛
-牽
-獻
-廣
-澄
-羨
-云
-殺
-妝
-袖
-厭
-旋
-茅
-覆
-避
-壺
-就
-而
-服
-郊
-奏
-蘿
-史
-奉
-挂
-斯
-渚
-屏
-也
-唱
-受
-擁
-階
-弟
-縣
-耕
-密
-遣
-蕩
-刀
-院
-屬
-駕
-添
-市
-腰
-贈
-戀
-策
-招
-巴
-泣
-漠
-灑
-哭
-杳
-仰
-鴛
-郭
-畔
-威
-嘉
-義
-嫌
-停
-寞
-爐
-耳
-際
-或
-詔
-彈
-聊
-呼
-宗
-丈
-幕
-桐
-除
-侍
-卿
-殷
-淒
-黑
-追
-陶
-了
-妙
-母
-廟
-闌
-壽
-佛
-曙
-棄
-省
-儒
-限
-壇
-浩
-牆
-嘗
-彼
-試
-血
-歇
-候
-掃
-疊
-疾
-杜
-婦
-翼
-夷
-歷
-淮
-瑞
-友
-嚴
-峽
-洗
-駐
-巾
-鬼
-層
-游
-濃
-鹿
-哉
-廬
-商
-濟
-篇
-羞
-採
-辛
-奈
-杖
-猿
-麗
-伏
-怪
-隴
-冬
-勸
-鱗
-倒
-裳
-秀
-埃
-嬌
-昭
-侶
-馳
-富
-推
-逸
-延
-遷
-睡
-鞭
-布
-笙
-蝶
-免
-島
-簪
-忍
-祖
-蘇
-濤
-辰
-父
-醒
-甲
-切
-趨
-果
-蟲
-適
-止
-熟
-表
-闊
-雀
-鼎
-扉
-拋
-伊
-扇
-宇
-話
-韻
-扶
-兄
-改
-肅
-薦
-體
-頂
-儀
-簷
-致
-乍
-樵
-繫
-窺
-遍
-蒙
-印
-惡
-造
-政
-謂
-壑
-煩
-退
-零
-驛
-次
-戍
-邑
-飢
-總
-佩
-展
-界
-纔
-讀
-勿
-采
-鬱
-買
-賤
-固
-姓
-戈
-澹
-檻
-騰
-險
-嶽
-汝
-進
-杏
-酌
-促
-場
-奔
-蒲
-雜
-霑
-霽
-暑
-寸
-暉
-纖
-善
-笛
-符
-占
-己
-鮮
-環
-虜
-號
-余
-岳
-亡
-脫
-咽
-返
-瑟
-集
-痕
-射
-甚
-祗
-記
-委
-芙
-陪
-堯
-焚
-裁
-宣
-梧
-索
-摧
-銅
-染
-炎
-座
-衡
-迥
-味
-鎖
-寫
-畏
-台
-履
-振
-柏
-曠
-珍
-網
-綵
-鬬
-蕪
-崖
-箇
-蹤
-劉
-籬
-曹
-凡
-支
-鷺
-屈
-柱
-位
-巫
-竿
-鉤
-阻
-泊
-羊
-灰
-酬
-墮
-聚
-簫
-茶
-謀
-貞
-違
-換
-渭
-益
-司
-請
-民
-翩
-蓉
-仁
-吐
-寵
-觴
-妻
-律
-悟
-籍
-芝
-巷
-弓
-愚
-犬
-于
-妨
-姿
-雅
-旦
-福
-蛾
-豐
-栽
-戲
-掌
-磬
-賜
-運
-靄
-鷗
-貪
-壓
-岐
-建
-踏
-左
-觸
-廢
-覓
-側
-資
-宛
-砌
-娥
-峯
-翰
-朔
-瀟
-堤
-徵
-提
-團
-假
-慮
-箭
-施
-徹
-揮
-社
-舒
-饒
-織
-雕
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-敵
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-擊
-灘
-班
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-默
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-泰
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-虞
-餐
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-慕
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-價
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-宸
-擾
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-梳
-砧
-弔
-顛
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-淪
-劫
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-署
-莎
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-奪
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-躍
-腹
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-速
-勳
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-狀
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-綴
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-格
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-設
-媒
-沼
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-頹
-鸚
-專
-案
-遐
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-算
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-膺
-醪
-倏
-割
-效
-穹
-配
-餞
-剎
-巍
-廓
-椒
-檝
-測
-祭
-筍
-蔡
-遽
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-剡
-卓
-呌
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-頑
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-怡
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-蛩
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-現
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-匠
-啾
-弘
-札
-乏
-享
-削
-勻
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-沃
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-瀝
-虧
-槿
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-羲
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-雌
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-髣
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-瀨
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-窕
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-鏁
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-拱
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-惻
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-漆
-祚
-緬
-諒
-隙
-驟
-挑
-珂
-琵
-琶
-盆
-磷
-箔
-聰
-呂
-嗔
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-擇
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-恃
-斟
-涓
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-耶
-討
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-耽
-蓼
-裹
-輟
-你
-勉
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-旭
-朧
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-薊
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-遁
-億
-巔
-悉
-旒
-煉
-瑩
-祈
-芸
-颼
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-鵶
-丸
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-吁
-塚
-婆
-庸
-拆
-搔
-杪
-淑
-璃
-綻
-考
-膚
-訴
-貝
-遵
-鱸
-檄
-舸
-菩
-蠡
-趁
-陋
-介
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-嵇
-徼
-控
-湄
-產
-荻
-衙
-贏
-蹕
-騮
-包
-宙
-挹
-掉
-昂
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-陀
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-慨
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-軫
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-坼
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-替
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-縛
-纍
-芊
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-些
-冶
-判
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-梭
-箱
-籙
-蟄
-讐
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-緜
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-蠅
-遑
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-馥
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-欠
-沸
-答
-粱
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-鏤
-陛
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-崢
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-曰
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-麤
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-凱
-攬
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-舫
-衷
-謨
-駭
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-拖
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-嬉
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-礫
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-悞
-愆
-歆
-盟
-矢
-禦
-緊
-聾
-芍
-苟
-蓄
-虵
-蜍
-貨
-隘
-靖
-龐
-佯
-兇
-嬪
-孩
-尸
-模
-污
-涔
-渤
-潸
-濩
-炬
-猴
-琳
-盂
-笥
-絹
-葩
-貔
-躇
-軌
-鍼
-靨
-娉
-攸
-普
-柚
-椀
-橐
-櫛
-穢
-罔
-菴
-蓂
-詳
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-怱
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-搴
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-藪
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-諭
-譚
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-酩
-鐺
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-颭
-駝
-鴒
-哂
-墉
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-盪
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-醑
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-鹵
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-駘
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-仇
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-婷
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-恕
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-滕
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-忉
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-忿
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-慍
-技
-挲
-掞
-揉
-描
-搢
-撇
-擻
-斐
-斡
-旎
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-儷
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@@ -52,7 +52,7 @@ def preprocess(datadir, outfile, dictfile):
                         u"！" in p or u"？" in p or u"●" in p or u"□" in p or
                         u"囗" in p or u"）" in p):
                     continue
-                paragraphs = p.split(u"。")
+                paragraphs = re.split(u"。|，", p)
                 paragraphs = filter(lambda x: len(x), paragraphs)
                 if len(paragraphs) > 1:
                     dataset.append((title, author, paragraphs))
diff --git a/generate_chinese_poetry/train.py b/generate_chinese_poetry/train.py
index 70cafbb5e0..9dfc11faa3 100755
--- a/generate_chinese_poetry/train.py
+++ b/generate_chinese_poetry/train.py
@@ -90,7 +90,7 @@ def train(num_passes,
         decoder_hidden_dim=512,
         bos_id=0,
         eos_id=1,
-        max_length=17)
+        max_length=9)
 
     parameters = paddle.parameters.create(cost)
     if init_model_path:

From f21f1ae59694ef38a56e8bb442e81357ff8c4423 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: wangmeng28 <wangmeng28@baidu.com>
Date: Tue, 14 Nov 2017 14:47:01 +0800
Subject: [PATCH 7/9] Update README for generating chinese poetry

---
 generate_chinese_poetry/README.md  | 74 +++++++++---------------------
 generate_chinese_poetry/index.html | 74 +++++++++---------------------
 generate_chinese_poetry/train.py   |  2 +-
 3 files changed, 45 insertions(+), 105 deletions(-)

diff --git a/generate_chinese_poetry/README.md b/generate_chinese_poetry/README.md
index 618907aace..68908d3ea2 100644
--- a/generate_chinese_poetry/README.md
+++ b/generate_chinese_poetry/README.md
@@ -3,13 +3,14 @@
 ## 简介
 基于编码器-解码器(encoder-decoder)神经网络模型，利用全唐诗进行诗句-诗句(sequence to sequence)训练，实现给定诗句后，生成下一诗句。
 
+模型中的编码器、解码器均使用堆叠双向LSTM (stacked bi-directional LSTM)，默认均为3层，带有注意力单元(attention)。
+
 以下是本例的简要目录结构及说明：
 
 ```text
 .
 ├── data                 # 存储训练数据及字典
 │   ├── download.sh      # 下载原始数据
-├── models               # 存储训练好的模型
 ├── README.md            # 文档
 ├── index.html           # 文档(html格式)
 ├── preprocess.py        # 原始数据预处理
@@ -33,37 +34,22 @@ cd data && ./download.sh && cd ..
 python preprocess.py --datadir data/raw --outfile data/poems.txt --dictfile data/dict.txt
 ```
 
-上述脚本执行完后将生成处理好的训练数据poems.txt和数据字典dict.txt。poems.txt中每行为一首唐诗的信息，分为三列，分别为题目、作者、诗内容。
-在诗内容中，诗句之间用`.`分隔。
+上述脚本执行完后将生成处理好的训练数据poems.txt和字典dict.txt。字典的构建以字为单位，使用出现频数至少为10的字构建字典。
+
+poems.txt中每行为一首唐诗的信息，分为三列，分别为题目、作者、诗内容。在诗内容中，诗句之间用`.`分隔。
 
 训练数据示例：
 ```text
-登鸛雀樓  王之渙  白日依山盡，黃河入海流.欲窮千里目，更上一層樓
-觀獵      李白    太守耀清威，乘閑弄晚暉.江沙橫獵騎，山火遶行圍.箭逐雲鴻落，鷹隨月兔飛.不知白日暮，歡賞夜方歸
-晦日重宴  陳嘉言  高門引冠蓋，下客抱支離.綺席珍羞滿，文場翰藻摛.蓂華彫上月，柳色藹春池.日斜歸戚里，連騎勒金羈
+登鸛雀樓  王之渙  白日依山盡.黃河入海流.欲窮千里目.更上一層樓
+觀獵      李白   太守耀清威.乘閑弄晚暉.江沙橫獵騎.山火遶行圍.箭逐雲鴻落.鷹隨月兔飛.不知白日暮.歡賞夜方歸
+晦日重宴  陳嘉言  高門引冠蓋.下客抱支離.綺席珍羞滿.文場翰藻摛.蓂華彫上月.柳色藹春池.日斜歸戚里.連騎勒金羈
 ```
 
+模型训练时，使用每一诗句作为模型输入，下一诗句作为预测目标。
+
+
 ## 模型训练
-训练脚本[train.py](./train.py)中的命令行参数如下：
-```
-Usage: train.py [OPTIONS]
-
-Options:
-  --num_passes INTEGER     Number of passes for the training task.
-  --batch_size INTEGER     The number of training examples in one
-                           forward/backward pass.
-  --use_gpu TEXT           Whether to use gpu to train the model.
-  --trainer_count INTEGER  The thread number used in training.
-  --save_dir_path TEXT     The path to saved the trained models.
-  --encoder_depth INTEGER  The number of stacked LSTM layers in encoder.
-  --decoder_depth INTEGER  The number of stacked LSTM layers in decoder.
-  --train_data_path TEXT   The path of trainning data.  [required]
-  --word_dict_path TEXT    The path of word dictionary.  [required]
-  --init_model_path TEXT   The path of a trained model used to initialized all
-                           the model parameters.
-  --help                   Show this message and exit.
-```
-### 参数说明
+训练脚本[train.py](./train.py)中的命令行参数可以通过`python train.py --help`查看。主要参数说明如下：
 - `num_passes`: 训练pass数
 - `batch_size`: batch大小
 - `use_gpu`: 是否使用GPU
@@ -78,7 +64,7 @@ Options:
 ### 训练执行
 ```bash
 python train.py \
-    --num_passes 20 \
+    --num_passes 50 \
     --batch_size 256 \
     --use_gpu True \
     --trainer_count 1 \
@@ -96,24 +82,8 @@ python -c 'import utils; utils.find_optiaml_pass("./train.log")'
 ```
 
 ## 生成诗句
-使用[generate.py](./generate.py)脚本对输入诗句生成下一诗句，
-命令行参数如下：
-```
-Usage: generate.py [OPTIONS]
-
-Options:
-  --model_path TEXT      The path of the trained model for generation.
-  --word_dict_path TEXT  The path of word dictionary.  [required]
-  --test_data_path TEXT  The path of input data for generation.  [required]
-  --batch_size INTEGER   The number of testing examples in one forward pass in
-                         generation.
-  --beam_size INTEGER    The beam expansion in beam search.
-  --save_file TEXT       The file path to save the generated results.
-                         [required]
-  --use_gpu TEXT         Whether to use GPU in generation.
-  --help                 Show this message and exit.
-```
-### 参数说明
+使用[generate.py](./generate.py)脚本对输入诗句生成下一诗句，命令行参数可通过`python generate.py --help`查看。
+主要参数说明如下：
 - `model_path`: 训练好的模型参数文件
 - `word_dict_path`: 数据字典路径
 - `test_data_path`: 输入数据路径
@@ -123,19 +93,19 @@ Options:
 - `use_gpu`: 是否使用GPU
 
 ### 执行生成
-例如将诗句 `白日依山盡，黃河入海流` 保存在文件 `input.txt` 中作为预测下句诗的输入，执行命令：
+例如将诗句 `孤帆遠影碧空盡` 保存在文件 `input.txt` 中作为预测下句诗的输入，执行命令：
 ```bash
 python generate.py \
-    --model_path models/pass_00014.tar.gz \
+    --model_path models/pass_00049.tar.gz \
     --word_dict_path data/dict.txt \
     --test_data_path input.txt \
     --save_file output.txt
 ```
 生成结果将保存在文件 `output.txt` 中。对于上述示例输入，生成的诗句如下：
 ```text
--21.2048    不 知 身 外 事 ， 何 處 是 閑 遊
--21.3982    不 知 身 外 事 ， 何 處 是 何 由
--21.6564    不 知 身 外 事 ， 何 處 是 何 求
--21.7312    不 知 身 外 事 ， 何 事 是 何 求
--22.1956    不 知 身 外 事 ， 何 處 是 人 愁
+-9.6987	  萬 壑 清 風 黃 葉 多
+-10.0737	萬 里 遠 山 紅 葉 深
+-10.4233	萬 壑 清 波 紅 一 流
+-10.4802	萬 壑 清 風 黃 葉 深
+-10.9060	萬 壑 清 風 紅 葉 多
 ```
diff --git a/generate_chinese_poetry/index.html b/generate_chinese_poetry/index.html
index 5b09275150..d734cb5f6a 100644
--- a/generate_chinese_poetry/index.html
+++ b/generate_chinese_poetry/index.html
@@ -45,13 +45,14 @@
 ## 简介
 基于编码器-解码器(encoder-decoder)神经网络模型，利用全唐诗进行诗句-诗句(sequence to sequence)训练，实现给定诗句后，生成下一诗句。
 
+模型中的编码器、解码器均使用堆叠双向LSTM (stacked bi-directional LSTM)，默认均为3层，带有注意力单元(attention)。
+
 以下是本例的简要目录结构及说明：
 
 ```text
 .
 ├── data                 # 存储训练数据及字典
 │   ├── download.sh      # 下载原始数据
-├── models               # 存储训练好的模型
 ├── README.md            # 文档
 ├── index.html           # 文档(html格式)
 ├── preprocess.py        # 原始数据预处理
@@ -75,37 +76,22 @@
 python preprocess.py --datadir data/raw --outfile data/poems.txt --dictfile data/dict.txt
 ```
 
-上述脚本执行完后将生成处理好的训练数据poems.txt和数据字典dict.txt。poems.txt中每行为一首唐诗的信息，分为三列，分别为题目、作者、诗内容。
-在诗内容中，诗句之间用`.`分隔。
+上述脚本执行完后将生成处理好的训练数据poems.txt和字典dict.txt。字典的构建以字为单位，使用出现频数至少为10的字构建字典。
+
+poems.txt中每行为一首唐诗的信息，分为三列，分别为题目、作者、诗内容。在诗内容中，诗句之间用`.`分隔。
 
 训练数据示例：
 ```text
-登鸛雀樓  王之渙  白日依山盡，黃河入海流.欲窮千里目，更上一層樓
-觀獵      李白    太守耀清威，乘閑弄晚暉.江沙橫獵騎，山火遶行圍.箭逐雲鴻落，鷹隨月兔飛.不知白日暮，歡賞夜方歸
-晦日重宴  陳嘉言  高門引冠蓋，下客抱支離.綺席珍羞滿，文場翰藻摛.蓂華彫上月，柳色藹春池.日斜歸戚里，連騎勒金羈
+登鸛雀樓  王之渙  白日依山盡.黃河入海流.欲窮千里目.更上一層樓
+觀獵      李白   太守耀清威.乘閑弄晚暉.江沙橫獵騎.山火遶行圍.箭逐雲鴻落.鷹隨月兔飛.不知白日暮.歡賞夜方歸
+晦日重宴  陳嘉言  高門引冠蓋.下客抱支離.綺席珍羞滿.文場翰藻摛.蓂華彫上月.柳色藹春池.日斜歸戚里.連騎勒金羈
 ```
 
+模型训练时，使用每一诗句作为模型输入，下一诗句作为预测目标。
+
+
 ## 模型训练
-训练脚本[train.py](./train.py)中的命令行参数如下：
-```
-Usage: train.py [OPTIONS]
-
-Options:
-  --num_passes INTEGER     Number of passes for the training task.
-  --batch_size INTEGER     The number of training examples in one
-                           forward/backward pass.
-  --use_gpu TEXT           Whether to use gpu to train the model.
-  --trainer_count INTEGER  The thread number used in training.
-  --save_dir_path TEXT     The path to saved the trained models.
-  --encoder_depth INTEGER  The number of stacked LSTM layers in encoder.
-  --decoder_depth INTEGER  The number of stacked LSTM layers in decoder.
-  --train_data_path TEXT   The path of trainning data.  [required]
-  --word_dict_path TEXT    The path of word dictionary.  [required]
-  --init_model_path TEXT   The path of a trained model used to initialized all
-                           the model parameters.
-  --help                   Show this message and exit.
-```
-### 参数说明
+训练脚本[train.py](./train.py)中的命令行参数可以通过`python train.py --help`查看。主要参数说明如下：
 - `num_passes`: 训练pass数
 - `batch_size`: batch大小
 - `use_gpu`: 是否使用GPU
@@ -120,7 +106,7 @@
 ### 训练执行
 ```bash
 python train.py \
-    --num_passes 20 \
+    --num_passes 50 \
     --batch_size 256 \
     --use_gpu True \
     --trainer_count 1 \
@@ -138,24 +124,8 @@
 ```
 
 ## 生成诗句
-使用[generate.py](./generate.py)脚本对输入诗句生成下一诗句，
-命令行参数如下：
-```
-Usage: generate.py [OPTIONS]
-
-Options:
-  --model_path TEXT      The path of the trained model for generation.
-  --word_dict_path TEXT  The path of word dictionary.  [required]
-  --test_data_path TEXT  The path of input data for generation.  [required]
-  --batch_size INTEGER   The number of testing examples in one forward pass in
-                         generation.
-  --beam_size INTEGER    The beam expansion in beam search.
-  --save_file TEXT       The file path to save the generated results.
-                         [required]
-  --use_gpu TEXT         Whether to use GPU in generation.
-  --help                 Show this message and exit.
-```
-### 参数说明
+使用[generate.py](./generate.py)脚本对输入诗句生成下一诗句，命令行参数可通过`python generate.py --help`查看。
+主要参数说明如下：
 - `model_path`: 训练好的模型参数文件
 - `word_dict_path`: 数据字典路径
 - `test_data_path`: 输入数据路径
@@ -165,21 +135,21 @@
 - `use_gpu`: 是否使用GPU
 
 ### 执行生成
-例如将诗句 `白日依山盡，黃河入海流` 保存在文件 `input.txt` 中作为预测下句诗的输入，执行命令：
+例如将诗句 `孤帆遠影碧空盡` 保存在文件 `input.txt` 中作为预测下句诗的输入，执行命令：
 ```bash
 python generate.py \
-    --model_path models/pass_00014.tar.gz \
+    --model_path models/pass_00049.tar.gz \
     --word_dict_path data/dict.txt \
     --test_data_path input.txt \
     --save_file output.txt
 ```
 生成结果将保存在文件 `output.txt` 中。对于上述示例输入，生成的诗句如下：
 ```text
--21.2048    不 知 身 外 事 ， 何 處 是 閑 遊
--21.3982    不 知 身 外 事 ， 何 處 是 何 由
--21.6564    不 知 身 外 事 ， 何 處 是 何 求
--21.7312    不 知 身 外 事 ， 何 事 是 何 求
--22.1956    不 知 身 外 事 ， 何 處 是 人 愁
+-9.6987	  萬 壑 清 風 黃 葉 多
+-10.0737	萬 里 遠 山 紅 葉 深
+-10.4233	萬 壑 清 波 紅 一 流
+-10.4802	萬 壑 清 風 黃 葉 深
+-10.9060	萬 壑 清 風 紅 葉 多
 ```
 
 </div>
diff --git a/generate_chinese_poetry/train.py b/generate_chinese_poetry/train.py
index 9dfc11faa3..18c9d79b31 100755
--- a/generate_chinese_poetry/train.py
+++ b/generate_chinese_poetry/train.py
@@ -76,7 +76,7 @@ def train(num_passes,
 
     # define optimization method and the trainer instance
     optimizer = paddle.optimizer.Adam(
-        learning_rate=1e-3,
+        learning_rate=1e-4,
         regularization=paddle.optimizer.L2Regularization(rate=1e-5),
         model_average=paddle.optimizer.ModelAverage(
             average_window=0.5, max_average_window=2500))

From 3614e6c64687c510b1b151218811e1bd7b3710f6 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: wangmeng28 <wangmeng28@baidu.com>
Date: Tue, 14 Nov 2017 14:51:25 +0800
Subject: [PATCH 8/9] Update README for generating chinese poetry

---
 generate_chinese_poetry/README.md  | 10 +++++-----
 generate_chinese_poetry/index.html | 10 +++++-----
 2 files changed, 10 insertions(+), 10 deletions(-)

diff --git a/generate_chinese_poetry/README.md b/generate_chinese_poetry/README.md
index 68908d3ea2..1f6bef0da8 100644
--- a/generate_chinese_poetry/README.md
+++ b/generate_chinese_poetry/README.md
@@ -103,9 +103,9 @@ python generate.py \
 ```
 生成结果将保存在文件 `output.txt` 中。对于上述示例输入，生成的诗句如下：
 ```text
--9.6987	  萬 壑 清 風 黃 葉 多
--10.0737	萬 里 遠 山 紅 葉 深
--10.4233	萬 壑 清 波 紅 一 流
--10.4802	萬 壑 清 風 黃 葉 深
--10.9060	萬 壑 清 風 紅 葉 多
+-9.6987     萬 壑 清 風 黃 葉 多
+-10.0737    萬 里 遠 山 紅 葉 深
+-10.4233    萬 壑 清 波 紅 一 流
+-10.4802    萬 壑 清 風 黃 葉 深
+-10.9060    萬 壑 清 風 紅 葉 多
 ```
diff --git a/generate_chinese_poetry/index.html b/generate_chinese_poetry/index.html
index d734cb5f6a..c1ccd322d6 100644
--- a/generate_chinese_poetry/index.html
+++ b/generate_chinese_poetry/index.html
@@ -145,11 +145,11 @@
 ```
 生成结果将保存在文件 `output.txt` 中。对于上述示例输入，生成的诗句如下：
 ```text
--9.6987	  萬 壑 清 風 黃 葉 多
--10.0737	萬 里 遠 山 紅 葉 深
--10.4233	萬 壑 清 波 紅 一 流
--10.4802	萬 壑 清 風 黃 葉 深
--10.9060	萬 壑 清 風 紅 葉 多
+-9.6987     萬 壑 清 風 黃 葉 多
+-10.0737    萬 里 遠 山 紅 葉 深
+-10.4233    萬 壑 清 波 紅 一 流
+-10.4802    萬 壑 清 風 黃 葉 深
+-10.9060    萬 壑 清 風 紅 葉 多
 ```
 
 </div>

From 1cd0bc808fdbd1b87f9d11045a6b1bb28f4e47c6 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: wangmeng28 <wangmeng28@baidu.com>
Date: Tue, 14 Nov 2017 19:17:29 +0800
Subject: [PATCH 9/9] Remove unnecessary log info

---
 generate_chinese_poetry/preprocess.py | 9 +++------
 1 file changed, 3 insertions(+), 6 deletions(-)

diff --git a/generate_chinese_poetry/preprocess.py b/generate_chinese_poetry/preprocess.py
index 24678e4c22..4018e2e3cb 100755
--- a/generate_chinese_poetry/preprocess.py
+++ b/generate_chinese_poetry/preprocess.py
@@ -32,7 +32,7 @@ def preprocess(datadir, outfile, dictfile):
     note_pattern5 = re.compile(u"。。.*）$", re.U)
     note_pattern6 = re.compile(u"。。", re.U)
     note_pattern7 = re.compile(u"[《》「」\[\]]", re.U)
-    print("Loading raw data...")
+    print("Load raw data...")
     for fn in os.listdir(datadir):
         with io.open(os.path.join(datadir, fn), "r", encoding="utf8") as f:
             for data in json.load(f):
@@ -56,23 +56,20 @@ def preprocess(datadir, outfile, dictfile):
                 paragraphs = filter(lambda x: len(x), paragraphs)
                 if len(paragraphs) > 1:
                     dataset.append((title, author, paragraphs))
-    print("Finished...")
 
-    print("Constructing vocabularies...")
+    print("Construct vocabularies...")
     vocab = build_vocabulary(dataset, cutoff=10)
     with io.open(dictfile, "w", encoding="utf8") as f:
         for v in vocab:
             f.write(v + "\n")
-    print("Finished...")
 
-    print("Writing processed data...")
+    print("Write processed data...")
     with io.open(outfile, "w", encoding="utf8") as f:
         for data in dataset:
             title = data[0]
             author = data[1]
             paragraphs = ".".join(data[2])
             f.write("\t".join((title, author, paragraphs)) + "\n")
-    print("Finished...")
 
 
 if __name__ == "__main__":