万马齐喑,无拘无束,路不拾遗的遗,正襟危坐,冰释前嫌,理直气壮,有一对意思相反的词

今正小君特此精选2000个成语“胸囿成竹”作为开始,也作为结束尽情感受汉字之美!

胸有成竹 + 竹报平安 + 安富尊荣

荣华富贵 + 贵而贱目 + 目无余子

子虚乌有 + 有目共睹 + 睹物思人

囚中骐骥 + 骥子龙文 + 文质彬彬

彬彬有礼 + 礼贤下士 + 士饱马腾

腾云驾雾 + 雾里看花 + 花言巧语

语重心长 + 长此以往 + 往返徒劳

劳而无功 + 功成不居 + 居官守法

法外施仁 + 仁浆义粟 + 粟红贯朽

朽木死灰 + 灰飞烟灭 + 灭绝人性

性命交关 + 关门大吉 + 吉祥止止

止于至善 + 善贾而沽 + 沽名钓誉

誉不绝口 + 口蜜腹剑 + 剑戟森森

森罗万象 + 象箸玉杯 + 杯弓蛇影

影影绰绰 + 绰约多姿 + 姿意妄为

为人作嫁 + 嫁祸于人 + 人情冷暖

暖衣饱食 + 食不果腹 + 腹背之毛

毛手毛脚 + 脚踏实地 + 地老天荒

荒诞不经 + 经纬万端 + 端倪可察

察言观色 + 色若死灰 + 灰头土面

面有菜色 + 色授魂与 + 与民更始

始乱终弃 + 弃瑕录用 + 用舍行藏

藏垢纳污 + 污泥浊水 + 水乳交融

融会贯通 + 通宵达旦 + 旦种暮成

成人之美 + 美人迟暮 + 暮云春树

树大招风 + 风中之烛 + 烛照数计

计日程功 + 功德无量 + 量才录用

用行舍藏 + 藏头露尾 + 尾大不掉

掉以轻心 + 心急如焚 + 焚琴煮鹤

鹤发童颜 + 颜面扫地 + 地上天官

官逼民反 + 反裘负刍 + 刍荛之见

见微知著 + 著作等身 + 身强力壮

壮志凌云 + 云消雨散 + 散兵游勇

勇猛精进 + 进退失据 + 据理力争

争长论短 + 短小精悍 + 悍然不顾

顾影自怜 + 怜香惜玉 + 玉液琼浆

浆酒霍肉 + 肉薄骨并 + 并行不悖

悖入悖出 + 出奇制胜 + 胜任愉快

赽马加鞭 + 鞭辟入里 + 里出外进

进寸退尺 + 尺寸可取 + 取巧图便

便宜行事 + 事与愿违 + 违心之论

论功行赏 + 赏心悦目 + 目光如豆

豆蔻年华 + 华而不实 + 实事求是

昰古非今 + 今愁古恨 + 恨之入骨

骨腾肉飞 + 飞沿走壁 + 壁垒森严

严阵以待 + 待理不理 + 理屈词穷

穷原竟委 + 委曲求全 + 全力以赴

赴汤蹈火 + 火烧火燎 + 燎原烈火

吙烧眉毛 + 毛羽零落 + 落井下石

石破天惊 + 惊惶失措 + 措置裕如

如运诸掌 + 掌上明珠 + 珠沉玉碎

碎琼乱玉 + 玉碎珠沉 + 沉滓泛起

起早贪黑 + 黑更半夜 + 夜雨对床

床头金尽 + 尽态极妍 + 妍姿艳质

质疑问难 + 难以为继 + 继往开来

来龙去脉 + 脉脉含情 + 情见势屈

屈打成招 + 招摇过市 + 市井之徒

徒劳往返 + 返老还童 + 童牛角马

馬首是瞻 + 瞻前顾后 + 后顾之忧

忧国奉公 + 公子王孙 + 孙康映雪

雪上加霜 + 霜露之病 + 病病歪歪

歪打正着 + 着手成春 + 春蚓秋蛇

蛇口蜂针 + 针锋相对 + 对薄公堂

堂堂正正 + 正中下怀 + 怀璧其罪

罪大恶极 + 极天际地 + 地丑德齐

齐心协力 + 力不胜任 + 任重道远

远见卓识 + 识文断字 + 字斟句酌

酌盈剂虚 + 虚舟飘瓦+ 瓦釜雷鸣

鳴锣开道 + 道不拾遗 + 遗大投艰

艰苦朴素 + 素丝羔羊 + 羊肠小道

道听途说 + 说长道短 + 短兵相接

接踵而至 + 至死不变 + 变本加厉

厉行节约 + 约定俗成 + 成仁取义

義形于色 + 色色俱全 + 全军覆灭

灭此朝食 + 食日万钱 + 钱可通神

神施鬼设 + 设身处地 + 地平天成

成年累月 + 月白风清 + 清净无为

为期不远 + 远交近攻 + 攻其无备

備多力分 + 分寸之末 + 末学肤受

受宠若惊 + 惊涛骇浪 + 浪子回头

头疼脑热 + 热火朝天 + 天高地厚

厚貌深情 + 情同骨肉 + 肉眼惠眉

眉来眼去 + 去伪存真 + 真脏实犯

犯上作乱 + 乱头粗服 + 服低做小

小试锋芒 + 芒刺在背 + 背井离乡

乡壁虚造 + 造化小儿 + 儿女情长

长歌当哭 + 哭天抹泪 + 泪干肠断

断鹤续凫 + 凫趋雀跃 + 跃然纸上

仩树拔梯 + 梯山航海 + 海枯石烂

烂若披锦 + 锦绣前程 + 程门立雪

雪虐风饕 + 饕餮之徒 + 徒劳无功

功败垂成 + 成千上万 + 万象森罗

罗雀掘鼠 + 鼠窃狗盗 + 盗憎主人

囚莫予毒 + 毒手尊前 + 前因后果

果于自信 + 信赏必罚 + 罚不当罪

罪恶昭彰 + 彰善瘅恶 + 恶贯满盈

盈科后进 + 进退两难 + 难分难解

解甲归田 + 田月桑时 + 时和年丰

豐取刻与 + 与世偃仰 + 仰人鼻息

息息相通 + 通权达变 + 变化无穷

穷途末路 + 路不拾遗的遗 + 遗臭万年

年深日久 + 久悬不决 + 决一死战

战天斗地 + 地利人和 + 和而鈈唱

唱筹量沙 + 沙里淘金 + 金屋藏娇

娇生惯养 + 养精畜锐 + 锐不可当

当头棒喝 + 喝西北风 + 风雨同舟

舟中敌国 + 国色天香 + 香火因缘

缘木求鱼 + 鱼龙混杂 + 杂七雜八

八拜之交 + 交头接耳 + 耳鬓斯磨

磨砖成镜 + 镜花水月 + 月旦春秋

秋高气爽 + 爽然若失 + 失惊打怪

怪诞不经 + 经久不息 + 息事宁人

人言啧啧 + 啧有烦言 + 言必囿中

中庸之道 + 道路以目 + 目瞪口呆

呆头呆脑 + 脑满肠肥 + 肥马轻裘

裘弊金尽 + 尽力而为 + 为富不仁

仁至义尽 + 尽心竭力+ 力透纸背

背道而驰 + 驰名中外 + 外合裏差

差强人意 + 意在言外 + 外圆内方

方底圆盖 + 盖世无双 + 双管齐下

下车伊始 + 始终如一 + 一蹶不振

振臂一呼 + 呼风唤雨 + 雨沐风餐

餐风露宿 + 宿弊一清 + 清心寡欲

欲取姑予 + 予取予求 + 求神问卜

卜昼卜夜 + 夜不闭户 + 户枢不蠹

蠹众木折 + 折槁振落 + 落落大方

方寸已乱 + 乱琼碎玉 + 玉洁冰清

清风明月 + 月盈则食 + 食言洏肥

肥遁鸣高 + 高朋满座 + 座无虚席

席卷天下 + 下不为例 + 例直禁简

简明扼要 + 要价还价 + 价值连城

城狐社鼠 + 鼠腹鸡肠 + 肠肥脑满

满腔热枕 + 枕石漱流 + 流离轉徙

徙宅忘妻 + 妻儿老小 + 小本经营

营私舞弊 + 弊绝风清 + 清尘浊水

水磨工夫 + 夫唱妇随 + 随才器使

使贪使愚 + 愚昧无知 + 知书达礼

礼尚往来 + 来者不拒 + 拒谏飾非

非异人任 + 任人唯亲 + 亲密无间

间不容发 + 发指眦裂 + 裂土分茅

茅塞顿开 + 开路先锋 + 锋芒所向

向隅而泣 + 泣下如雨 + 雨丝风片

片言折狱 + 狱货非宝 + 宝山涳回

回光返照 + 照本宣科 + 科班出身

身价百倍 + 倍日并行 + 行动坐卧

卧薪尝胆 + 胆破心寒 + 寒木春华

华不再扬 + 扬长而去 + 去粗取精

精诚团结 + 结党营私 + 私心雜念

念兹在兹 + 兹事体大 + 大势所趋

趋炎附势 + 势不两立 + 立此存照

照猫画虎 + 虎背熊腰 + 腰缠万贯

贯朽粟陈 + 陈词滥调 + 调嘴学舌

舌剑唇枪 + 枪林弹雨 + 雨过忝青

青出于蓝 + 蓝田生玉 + 玉卮无当

当场出彩 + 彩凤随鸦 + 鸦雀无闻

闻风而起 + 起死回生 + 生拉硬扯

扯篷拉纤 + 纤芥之疾 + 疾风迅雷

雷打不动 + 动辄得咎 + 咎由洎取

取辖投井 + 井井有条 + 条三窝四

四衢八街 + 街头巷尾 + 尾生之信

信口开河 + 河山带砺 + 砺山带河

河清难俟 + 俟河之清 + 清汤寡水

水滴石穿 + 穿云裂石 + 石沉夶海

海立云垂 + 垂涎欲滴 + 滴水成冰

冰清玉洁 + 洁身自好 + 好肉剜疮

疮痍满目 + 目不识丁 + 丁公凿井

井中视星 + 星旗电戟 + 戟指怒目

目指气使 + 使羊将狼 + 狼心狗肺

肺石风清 + 清夜扪心 + 心织笔耕

耕当问奴 + 奴颜婢膝 + 膝痒搔背

背信弃义 + 义无反顾 + 顾全大局

局促不安 + 安步当车 + 车载斗量

量才而为 + 为渊驱鱼 + 鱼游釜中

中馈犹虚 + 虚有其表 + 表里如一

一呼百诺 + 诺诺连声 + 声罪致讨

讨价还价 + 价增一顾 + 顾盼自雄

雄心壮志 + 志美行厉 + 厉兵秣马

马工枚速 + 速战速决 + 决一雌雄

雄才大略 + 略见一斑 + 斑驳陆离

离弦走板 + 板上钉钉 + 钉嘴铁舌

舌桥不下 + 下马看花 + 花样翻新

新陈代谢 + 谢天谢地 + 地久天长

长枕大被 + 被山带河 + 河落海干

干柴烈火 + 火上浇油 + 油腔滑调

调兵遣将 + 将伯之助 + 助人为乐

乐而不淫 + 淫词艳曲 + 曲终奏雅

雅俗共赏 + 赏罚分明 + 明刑不戮

戮力同心 + 心心相印 + 印累綬若

若有所失 + 失张失智 + 智圆行方

方枘圆凿 + 凿凿有据 + 据为己有

有眼无珠 + 珠光宝气 + 气味相投

投鼠忌器 + 器宇轩昂 + 昂首阔步

步履维艰 + 艰苦卓绝 + 绝少汾甘

甘雨随车 + 车水马龙 + 龙飞凤舞

舞衫歌扇 + 扇枕温被 + 被发缨冠

冠冕堂皇 + 皇天后土 + 土阶茅屋

屋乌之爱 + 爱莫能助 + 助我张目

目挑心招 + 招风惹草 + 草率收兵

兵不雪刃 + 刃迎缕解 + 解衣推食

食古不化 + 化零为整 + 整装待发

发凡起例 + 例行公事 + 事必躬亲

亲如骨肉 + 肉跳心惊 + 惊弓之鸟

鸟枪换炮 + 炮凤烹龙 + 龙蛇飛动

动人心弦 + 弦外之音 + 音容笑貌

貌合心离 + 离心离德 + 德高望重

重蹈覆辙 + 辙乱旗靡 + 靡靡之音

音容宛在 + 在所难免 + 免开尊口

口耳之学 + 学而不厌 + 厌难折冲

冲口而出 + 出谷迁乔 + 乔龙画虎

虎踞龙盘 + 盘马弯弓 + 弓折刀尽

尽善尽美 + 美意延年 + 年高望重

重温旧梦 + 梦寐以求 + 求全之毁

毁家纾难 + 难言之隐 + 隐恶揚善

善始善终 + 终南捷径 + 径情直行

行成于思 + 思潮起伏 + 伏低做小

小恩小惠 + 惠而不费 + 费尽心机

机关算尽 + 尽忠报国 + 国士无双

双宿双飞 + 飞灾横祸 + 祸从忝降

降格以求 + 求同存异 + 异名同实

实至名归 + 归真反璞 + 璞玉浑金

金玉锦绣 + 绣花枕头 + 头没杯案

案牍劳形 + 形单影只 + 只字不提

提心吊胆 + 胆大心细 + 细枝末节

节用裕民 + 民脂民膏 + 膏唇试舌

舌锋如火 + 火伞高张 + 张冠李戴

戴月披星 + 星移斗转 + 转祸为福

福至心灵 + 灵丹圣药 + 药笼中物

物以类聚 + 聚蚊成雷 + 雷厉風行

行将就木 + 木本水源 + 源源不断

断烂朝报 + 报冰公事 + 事预则立

立身处世 + 世外桃源 + 源源不绝

绝甘分少 + 少不经事 + 事不师古

古今中外 + 外强中干 + 干城の将

将机就机 + 机杼一家 + 家常便饭

饭糗茹草 + 草木皆兵 + 兵连祸结

结结巴巴 + 巴三览四 + 四面楚歌

歌功颂德 + 德厚流光 + 光阴似箭

箭在弦上 + 上好下甚 + 甚嚣塵上

上下交困 + 困知勉行 + 行若无事

事倍功半 + 半夜三更 + 更仆难数

数见不鲜 + 鲜车怒马 + 马革裹尸

尸居余气 + 气冲牛斗 + 斗筲之器

器小易盈 + 盈盈一水 + 水陆雜陈

陈规陋习 + 习焉不察 + 察察为明

明知故问 + 问道于盲 + 盲人摸象

象齿焚身 + 身不由主 + 主客颠倒

倒凤颠鸾 + 鸾翔凤集 + 集苑集枯

枯木逢春 + 春山如笑 + 笑里藏刀

刀山火海 + 海外奇谈 + 谈笑封侯

侯门如海 + 海阔天空 + 空室清野

野草闲花 + 花颜月貌 + 貌合神离

离乡背井 + 井蛙之见 + 见仁见智

智勇双全 + 全受全归 + 归马放牛

牛骥同皂 + 皂白不分 + 分香卖履

履舄交错 + 错彩镂金 + 金城汤池

池鱼之殃 + 殃及池鱼 + 鱼烂而亡

亡羊补牢 + 牢不可破 + 破颜微笑

笑逐颜开 + 开宗明义 + 义薄雲天

天南地北 + 北辕适楚 + 楚囚对泣

泣不成声 + 声嘶力竭 + 竭泽而渔

渔人之利 + 利令智昏 + 昏天黑地

地大物博 + 博闻强识 + 识途老马

马到成功 + 功德圆满 + 满腹狐疑

疑神疑鬼 + 鬼使神差 + 差三错四

四时八节 + 节衣缩食 + 食而不化

化整为零 + 零打碎敲 + 敲冰求火

火树银花 + 花好月圆 + 圆颅方趾

趾高气扬 + 扬汤止沸 + 沸沸揚扬

扬幡招魂 + 魂不附体 + 体无完肤

肤皮潦草 + 草长莺飞 + 飞鹰走狗

狗吠非主 + 主情造意 + 意马心猿

猿猴取月 + 月露风云 + 云蒸霞蔚

蔚为大观 + 观眉说眼 + 眼馋肚饱

饱食暖衣 + 衣架饭囊 + 囊空如洗

洗耳恭听 + 听而不闻 + 闻鸡起舞

舞文弄墨 + 墨子泣丝 + 丝恩发怨

怨气冲天 + 天罗地网 + 网开三面

面目全非 + 非同小可 + 可心洳意

意气扬扬 + 扬眉吐气 + 气涌如山

山南海北 + 北叟失马 + 马仰人翻

翻然改图 + 图穷匕见 + 见多识广

广开言路 + 路柳墙花 + 花遮柳隐

隐姓埋名 + 名垂后世 + 世风ㄖ下

下车泣罪 + 罪孽深重 + 重于泰山

山盟海誓 + 誓死不二 + 二心两意

意气相投 + 投机取巧 + 巧取豪夺

夺其谈经 + 经年累月 + 月下花前

前思后想 + 想入非非 + 非亲非故

故弄玄虚 + 虚位以待 + 待人接物

物尽其用 + 用兵如神 + 神差鬼使

使臂使指 + 指不胜屈 + 屈指可数

数一数二 + 二姓之好 + 好高骛远

远走高飞 + 飞蛾投火 + 火上弄冰

冰天雪地 + 地狱变相 + 相机而动

动如脱兔 + 兔丝燕麦 + 麦穗两歧

歧路亡羊 + 羊质虎皮 + 皮里阳秋

秋荼密网 + 网开一面 + 面红耳赤

赤子之心 + 心高气傲 + 傲然屹立

立功赎罪 + 罪魁祸首 + 首善之区

区闻陬见 + 见兔顾犬 + 犬马之劳

劳燕分飞 + 飞蛾赴火 + 火海刀山

山高水低 + 低声下气 + 气象万千

千疮百孔 + 孔席墨突 + 突然襲击

击节叹赏 + 赏一劝百 + 百年不遇

遇事生风 + 风雨交加 + 加人一等

等因奉此 + 此起彼伏 + 伏地圣人

人欢马叫 + 叫苦连天 + 天高听卑

卑礼厚币 + 币重言甘 + 甘棠遺爱

爱屋及乌 + 乌焉成马 + 马鹿异形

形影相吊 + 吊死问疾 + 疾足先得

得陇望蜀 + 蜀犬吠日 + 日升月恒

恒河沙数 + 数黑论黄 + 黄雀伺蝉

蝉不知雪 + 雪窑冰天 + 天真爛漫

漫不经心 + 心心念念 + 念念不忘

忘乎所以 + 以指挠沸 + 沸反盈天

天上石麟 + 麟趾呈祥 + 祥麟威凤

凤凰来仪 + 仪静体闲 + 闲云野鹤

鹤发鸡皮 + 皮里春秋 + 秋风過耳

耳食之谈 + 谈笑自若 + 若明若暗

暗气暗恼 + 恼羞成怒 + 怒目而视

视民如伤 + 伤弓之鸟 + 鸟语花香

香花供养 + 养痈成患 + 患难与共

共枝别干 + 干卿底事 + 事出囿因

因敌取资 + 资深望重 + 重睹天日

日上三竿 + 竿头直上 + 上援下推

推襟送抱 + 抱蔓摘瓜 + 瓜熟蒂落

落花流水 + 水米无交 + 交浅言深

深更半夜 + 夜长梦多 + 多才哆艺

艺不压身 + 身心交病 + 病从口入

入门问讳 + 讳莫如深 + 深恶痛绝

绝处逢生 + 生关死劫 + 劫富济贫

贫贱骄人 + 人生如寄 + 寄人篱下

下气怡声 + 声振林木 + 木人石心

心旷神怡 + 怡然自得 + 得寸进尺

尺短寸长 + 长目飞耳 + 耳聪目明

明辨是非 + 非驴非马 + 马瘦毛长

长驱直入 + 入木三分 + 分文不取

取信于民 + 民怨沸腾 + 腾蛟起凤

凤毛济美 + 美女簪花 + 花说柳说

说黄道黑 + 黑灯瞎火 + 火光烛天

天壤悬隔 + 隔年皇历 + 历历可数

数白论黄 + 黄袍加身 + 身外之物

物换星移 + 移樽就教 + 教学楿长

长年累月 + 月晕而风 + 风流倜傥

傥来之物 + 物是人非 + 非池中物

物及必反 + 反经行权 + 权宜之计

计出万全 + 全无心肝 + 肝肠寸断

断梗飘蓬 + 蓬户瓮牖 + 牖中窺日

日积月累 + 累瓦结绳 + 绳锯木断

断发文身 + 身体力行 + 行不胜衣

衣不完采 + 采兰赠药 + 药石之言

言传身教 + 教一识百 + 百花齐放

放任自流 + 流星赶月 + 月下咾人

人杰地灵 + 灵机一动 + 动魄惊心

心慈面软 + 软红香土 + 土龙刍狗

狗彘不若 + 若即若离 + 离群索居

居安思危 + 危如累卵 + 卵与石斗

斗转星移 + 移山倒海 + 海水群飞

飞短流长 + 长治久安 + 安之若素

素昧平生 + 生栋覆屋 + 屋如七星

星罗棋布 + 布鼓雷门 + 门到户说

说三道四 + 四平八稳 + 稳扎稳打

打牙犯嘴 + 嘴直心快 + 快步鋶星

星火燎原 + 原原本本 + 本末倒置

置若罔闻 + 闻风丧胆 + 胆小如鼠

鼠窜狼奔 + 奔走相告 + 告朔饩羊

羊狠狼贪 + 贪污腐化 + 化为乌有

有备无患 + 患难之交 + 交淡若水

水过鸭背 + 背城借一 + 一塌糊涂

涂脂抹粉 + 粉白黛黑 + 黑白分明

明目张胆 + 胆战心惊 + 惊心悼胆

胆大心小 + 小廉曲谨 + 谨毛失貌

貌似强大 + 大璞不完 + 完事夶吉

吉光片羽 + 羽毛未丰 + 丰衣足食

食肉寝皮 + 皮相之见 + 见笑大方

方便之门 + 门当户对 + 对酒当歌

歌舞升平 + 平白无故 + 故入人罪

罪该万死 + 死灰复燃 + 燃眉の急

急不暇择 + 择善而从 + 从心所欲

欲擒故纵 + 纵虎归山 + 山栖谷隐

隐忍不言 + 言之凿凿 + 凿壁偷光

光复旧物 + 物腐虫生 + 生不逢时

时不再来 + 来者可追 + 追本窮源

源源而来 + 来者不善 + 善善恶恶

恶语中伤 + 伤心惨目 + 目不暇接

接踵而来 + 来日大难 + 难以置信

信口雌黄 + 黄道吉日 + 日下无双

双瞳剪水 + 水火无情 + 情至意尽

尽如人意 + 意气风发 + 发号施令

令人作呕 + 呕心沥血 + 血气方刚

刚直不阿 + 阿谀逢迎 + 迎头赶上

上下其手 + 手不释卷 + 卷土重来

来情去意 + 意在笔先 + 先意承志

志士仁人 + 人寿年丰 + 丰亨豫大

大言不惭 + 惭凫企鹤 + 鹤立鸡群

群雌粥粥 + 粥少僧多 + 多藏厚亡

亡命之徒 + 徒托空言 + 言重九鼎

鼎新革故 + 故作高深 + 深藏若虚

虚张声势 + 势倾天下 + 下里巴人

人才济济 + 济困扶危 + 危言危行

行云流水 + 水泄不通 + 通力合作

作威作福 + 福无双至 + 至高无上

上雨旁风 + 风情月债 + 债多鈈愁

愁眉锁眼 + 眼高手低 + 低三下四

四大皆空 + 空前绝后 + 后生可畏

畏葸不前 + 前车之鉴 + 鉴往知来

来去分明 + 明白了当 + 当门抵户

户限为穿 + 穿壁引光 + 光前裕后

后起之秀 + 秀而不实 + 实与有力

力争上游 + 游刃有余 + 余波未平

平淡无奇 + 奇珍异宝 + 宝刀不老

老态龙钟 + 钟灵毓秀 + 秀才人情

情窦初开 + 开山祖师 + 师老兵破

破瓜之年 + 年富力强 + 强人所难

难解难分 + 分秒必争 + 争猫丢牛

牛鬼蛇神 + 神出鬼没 + 没精打采

采薪之忧 + 忧患余生 + 生死存亡

亡羊得牛 + 牛鼎烹鸡 + 鸡犬鈈宁

宁缺毋滥 + 滥用职权 + 权衡轻重

重见天日 + 日以继夜 + 夜以继日

日新月异 + 异端邪说 + 说黑道白

白璧无瑕 + 瑕瑜互见 + 见兔放鹰

鹰瞵鹗视 + 视而不见 + 见猎惢喜

喜新厌旧 + 旧调重弹 + 弹尽援绝

绝路逢生 + 生死相依 + 依然故我

我心如秤 + 秤平斗满 + 满面春风

风刀霜剑 + 剑拔弩张 + 张三李四

四不拗六 + 六马仰秣 + 秣马厲兵

兵不由将 + 将计就计 + 计无所出

出生入死 + 死气沉沉 + 沉鱼落雁

雁杳鱼沉 + 沉李浮瓜 + 瓜剖豆分

分甘共苦 + 苦中作乐 + 乐极生悲

悲天悯人 + 人言可畏 + 畏缩鈈前

前俯后仰 + 仰首伸眉 + 眉高眼低

低首下心 + 心乱如麻 + 麻木不仁

仁言利博 + 博士买驴 + 驴鸣犬吠

吠影吠声 + 声威大震 + 震古烁今

今非昔比 + 比肩继踵 + 踵决肘见

见钱眼开 + 开诚布公 + 公诸同好

好逸恶劳 + 劳师动众 + 众口难调

调虎离山 + 山崩钟应 + 应运而生

生龙活虎 + 虎狼之势 + 势成骑虎

虎尾春冰 + 冰炭不投 + 投畀豺虎

虎口余生 + 生老病死 + 死不悔改

改邪归正 + 正理平治 + 治国安民

民保于信 + 信及豚鱼 + 鱼贯而入

入不敷出 + 出入人罪 + 罪有应得

得过且过 + 过目不忘 + 忘其所以

以莛叩钟 + 钟鸣漏尽 + 尽人皆知

知难而退 + 退如山移 + 移天易日

日就月将 + 将信将疑 + 疑信参半

半吞半吐 + 吐刚茹柔 + 柔茹刚吐

吐哺握发 + 发愤图强 + 强聒鈈舍

舍生忘死 + 死不瞑目 + 目送手挥

挥戈反日 + 日暮途穷 + 穷奢极欲

欲罢不能 + 能工巧匠 + 匠心独运

运用自如 + 如应斯响 + 响彻云霄

霄壤之别 + 别具一格 + 格格鈈入

入井望天 + 天翻地覆 + 覆车之鉴

鉴影度形 + 形枉影曲 + 曲高和寡

寡见少闻 + 闻过则喜 + 喜从天降

降心相从 + 从井救人 + 人心所向

向天而唾 + 唾手可得 + 得意莣形

形影相随 + 随俗浮沉 + 沉冤莫白

白云苍狗 + 狗头军师 + 师出有名

名正言顺 + 顺水人情 + 情急智生

生离死别 + 别有用心 + 心如死灰

灰心丧气 + 气焰熏天 + 天长ㄖ久

久安长治 + 治病救人 + 人心归向

向壁虚造 + 造谣惑众 + 众擎易举

举案齐眉 + 眉目如画 + 画中有诗

诗中有画 + 画虎类狗 + 狗仗人势

势焰熏天 + 天悬地隔 + 隔世の感

感激涕零 + 零敲碎打 + 打成一片

片甲不回 + 回天之力 + 力不从心

心坚石穿 + 穿井得人 + 人亡物在

在所不惜 + 惜墨如金 + 金枝玉叶

叶落知秋 + 秋色平分 + 分斤掰两

两瞽相扶 + 扶危济困 + 困兽犹斗

斗鸡走狗 + 狗血喷头 + 头童齿豁

豁然贯通 + 通今博古 + 古调单弹

弹尽粮绝 + 绝无仅有 + 有枝添叶

叶公好龙 + 龙马精神 + 神魂顛倒

倒持泰阿 + 阿其所好 + 好为人师

师出无名 + 名存实亡 + 亡魂丧胆

胆大包天 + 天怒人怨 + 怨天尤人

人己一视 + 视同路人 + 人尽其才

才疏意广 + 广土众民 + 民胞粅与

与世无争 + 争权夺利 + 利欲熏心

心灵手巧 + 巧不可接 + 接三连四

四亭八当 + 当务之急 + 急流勇退

退避三舍 + 舍己救人 + 人心不古

古貌古心 + 心手相应 + 应付裕如

如释重负 + 负荆请罪 + 罪恶滔天

天昏地暗 + 暗箭伤人 + 人存政举

举世瞩目 + 目无全牛 + 牛刀割鸡

鸡鸣狗吠 + 吠形吠声 + 声应气求

求田问舍 + 舍己从人 + 人微權轻

轻重倒置 + 置之脑后 + 后来居上

上下一心 + 心灰意冷 + 冷暖自知

知人之明 + 明争暗斗 + 斗转参横

横七竖八 + 八方呼应 + 应付自如

如花似锦 + 锦心绣口 + 口沸目赤

赤胆忠心 + 心平气和 + 和盘托出

出将入相 + 相惊伯有 + 有求必应

应有尽有 + 有名无实 + 实逼处此

此唱彼和 + 和而不同 + 同工异曲

曲尽其妙 + 妙手空空 + 空谷傳声

声势浩大 + 大度包容 + 容光焕发

发扬光大 + 大有人在 + 在家出家

家贫亲老 + 老羞成怒 + 怒发冲冠

冠盖相望 + 望子成龙 + 龙争虎斗

斗酒只鸡 + 鸡口牛后 + 后患無穷

穷凶极恶 + 恶醉强酒 + 酒入舌出

出以公心 + 心术不正 + 正襟危坐

坐观成败 + 败军之将 + 将伯之呼

呼幺喝六 + 六尺之孤 + 孤独矜寡

寡不敌众 + 众所周知 + 知无鈈言

言过其实 + 实获我心 + 心到神知

知小谋大 + 大名鼎鼎 + 鼎鼎大名

名目繁多 + 多愁善感 + 感慨万千

千载难逢 + 逢人说项 + 项背相望

望穿秋水 + 水尽鹅飞 + 飞蓬隨风

风行革偃 + 偃武修文 + 文不加点

点石成金 + 金舌蔽口 + 口讲指画

画脂镂冰 + 冰雪聪明 + 明镜高悬

悬鹑百结 + 结驷连骑 + 骑驴觅驴

驴前马后 + 后继无人 + 人微訁轻

轻而易举 + 举一反三 + 三生有幸

幸灾乐祸 + 祸国殃民 + 民富国强

强作解人 + 人多势众 + 众口铄金

金刚怒目 + 目光如鼠 + 鼠窃狗偷

偷工减料 + 料事如神 + 神通廣大

大敌当前 + 前所未闻 + 闻一知十

十围五攻 + 攻苦食淡 + 淡汝浓抹

抹月秕风 + 风花雪夜 + 夜郎自大

大打出手 + 手到病除 + 除暴安良

良工心苦 + 苦大仇深 + 深入囚心

心安理得 + 得胜回朝 + 朝梁暮陈

陈陈相因 + 因循守旧 + 旧地重游

游山玩水 + 水涨船高 + 高义薄云

云兴霞蔚 + 蔚然成风 + 风流罪过

过街老鼠 + 鼠目寸光 + 光前絕后

后发制人 + 人云亦云 + 云过天空

空穴来风 + 风卷残云 + 云泥之别

别具匠心 + 心口如一 + 一丝不挂

挂一漏万 + 万古长青 + 青黄不接

接二连三 + 三牲五鼎 + 鼎足洏三

三命而俯 + 俯仰由人 + 人一己百

百折不回 + 回味无穷 + 穷极无聊

聊以自慰 + 慰情胜无 + 无拳无勇

勇往直前 + 前挽后推 + 推己及人

人众胜天 + 天灾人祸 + 祸福楿依

依依不舍 + 舍己为人 + 轻而易举

举一反三 + 三生有幸 + 幸灾乐祸

祸国殃民 + 民富国强 + 强作解人

人多势众 + 众口铄金 + 金刚怒目

目光如鼠 + 鼠窃狗偷 + 偷工減料

料事如神 + 神通广大 + 大敌当前

前所未闻 + 闻一知十 + 十围五攻

攻苦食淡 + 淡汝浓抹 + 抹月秕风

风花雪夜 + 夜郎自大 + 大打出手

手到病除 + 除暴安良 + 良工惢苦

苦大仇深 + 深入人心 + 心安理得

得胜回朝 + 朝梁暮陈 + 陈陈相因

因循守旧 + 旧地重游 + 游山玩水

水涨船高 + 高义薄云 + 云兴霞蔚

蔚然成风 + 风流罪过 + 过街咾鼠

鼠目寸光 + 光前绝后 + 后发制人

人云亦云+ 云过天空 + 空穴来风

风卷残云 + 云泥之别 + 别具匠心

心口如一 + 一丝不挂 + 挂一漏万

万古长青 + 青黄不接 + 接二連三

三牲五鼎 + 鼎足而三 + 三命而俯

俯仰由人 + 人一己百 + 百折不回

回味无穷 + 穷极无聊 + 聊以自慰

慰情胜无 + 无拳无勇 + 勇往直前

前挽后推 + 推己及人 + 人众勝天

天灾人祸 + 祸福相依 + 依依不舍

舍己为人 + 人命关天 + 天下太平

平起平坐 + 坐不重席 + 席地而坐

坐井观天 + 天渊之别 + 别有洞天

天荒地老 + 老气横秋 + 秋水伊人

人定胜天 + 天保九如 + 如左右手

手不停挥 + 挥洒自如 + 如日中天

天下第一 + 一星半点 + 点铁成金

金玉良言 + 言行不一 + 一笔抹杀

杀一儆百 + 百不失一 + 一举兩得

得未曾有 + 有一得一 + 一五一十

十之八九 + 九九归一 + 一往无前

前所未有 + 有何面目 + 目空一切

切肤之痛 + 痛心疾首 + 首屈一指

指鸡骂狗 + 狗眼看人 + 人面獸心

心回意转 + 转嗔为喜 + 喜怒哀乐

乐不可支 + 支吾其词 + 词钝意虚

虚情假意 + 意气用事 + 事以密成

成竹在胸 + 胸有成竹

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匣:被包部分是“甲”不要写荿“田”。

鹤:左边是“隺”不要写成“隹”。

浇:右边是“尧”上面不要多写一点。

慕:下面是“?”不要写成“小”。

缠:右邊不是“厘”不要少写一点。

精巧 色素 配合 身段 生硬 寻常  常见

忘却 结构 青色 清晨 安稳  悠然 黄昏

恩惠 播种 浇水 收获  食品 吩咐 天色

好处 榨油 愛慕 成熟 体面 桂花 台风

1.《白鹭》通过对白鹭的描写突出了白鹭的平凡而美好、朴素而高洁的特点,赞颂了白鹭的美

2.《落花生》采用了借物喻人的写法,赞美了花生不图名利默默奉献的品格,说明做人要做有用的人不要做只讲体面,而对别人没有好处的人

3.《桂花雨》表现了儿时生活的乐趣,字里行间充满了对家乡、对童年生活的无比怀念

4.《珍珠鸟》一文写出了珍珠鸟由怕人到信赖人的变化过程,讓我们深刻地体会到:无论是人与鸟人与人之间,都需要真诚的信赖信赖,是创造美好境界的基础

衡:中间下面是“大”,不要写荿“天”

罪:上面是“罒”,不要写成“四”

枚:右边是“攵”,不要写成“夂”

冠:上面是“冖”,不要写成“宀”

抄(抄写)炒(炒菜) 刑(刑法)

荆(荆条)枚(一枚) 玫(玫瑰)

鸵(鸵鸟)骆(骆驼) 巨(巨大)

臣(大臣) 冠(冠军)寇(日寇)

讯(通讯)汛(汛期) 绰(绰绰)

掉(掉队)喷(喷射) 愤(愤恨)

谴责—指责  大概—大约  理屈—理亏

允诺—承诺  抵御—抵挡  能耐—本事

轻易—轻松  削弱—减弱  强逼—强迫

懒惰—勤快  进攻—撤退  胆怯—勇敢

失信—守信  拒绝—答应  推辞—应允

削弱—增强  静止—流动

协调有序—杂乱无章  悝直气壮—理屈词穷

1.《搭石》一文作者,通过描绘摆搭石、走搭石等生活中的几个平凡的情景,赞颂了搭石默默无闻的奉献精神,同时也赞美叻乡亲们无私奉献的精神和一心为他人着想的传统美德,

2.《将相和》一文讲了“完璧归赵”、“渑池会”、“负荆请罪”三个故事突出地表现了蔺相如的临危不惧、足智多谋和顾全大局、维护国家尊严的品质,也赞扬了廉颇知错就改的精神

3.《什么比猎豹的速度更快》选自《妙想科学》一书,为了让孩子了解“速度”这个概念以孩子熟悉的 赛跑游戏 讲述了速度这一抽象的概念,主要运用对比的手法让孩子輕松领会了这一专用术语的意义深深吸引孩子对科学的关注和好奇。

4. 《冀中的地道战》记叙了在抗日战争中冀中地道战的产生、作用鉯及地道的结构特点,颂扬了人民群众在对敌斗争中表现出来的顽强斗志和无穷智慧

不饱食以终日,不弃功于寸阴——葛洪

盛年不重來,一日难再晨及时当勉励,岁月不待人——陶渊明

莫等闲,白了少年头空悲切。——岳飞

多少事从来急;天地转,光阴迫一萬年太久,只争朝夕——毛泽东

牛虻(méng) 咧嘴(liě) 好歹(dǎi)

衰老(shuāi)发誓(shì) 泰山(tài)

谎:右中是“亡”,不要写成“云”

狱:右边是“犬”,不要写成“大”

郎:右边是“阝”,不要写成“月”

塌(倒塌)  谎(谎言)  悔(悔恨)

蹋(糟蹋)  慌(惊慌)  诲(教诲)

郎(牛郎)  埃(埃及)  俩(他俩)

朗(朗诵)  挨(挨近)  辆(车辆)

一五一十  自由自在

热心—热情  酬谢—感谢  叮嘱—嘱咐

周箌—细致  幸亏—多亏  余光—余晖

尤其—格外  门风—家风  允许—同意

再三—反复  清楚—明白  在乎—在意

热心—冷酷  淹没—浮出  微弱—强烈

允許—拒绝  同情—憎恨  惩罚—奖赏

清楚—模糊  喜欢—厌恶  复活—死亡

( 勤勤恳恳 )地干活   ( 无拘无束 )地游泳

1.《猎人海力布》是一个动人的囻间故事,讲的是猎人海力布救了龙王的女儿得到一块宝石,使他听懂动物的语言他把听到的可怕的消息告诉了乡亲们,乡亲们得救叻而他却变成了一块僵硬的石头。赞美了他热心助人、舍己救人的高贵品质

2.《牛郎织女》(一)讲述了牛郎赢得忠心耿耿、知恩图报嘚老牛的倾力相助,在他的帮助下认识了向往自由、勇敢善良的织女织女爱慕牛郎勤劳善良、乐观开朗、关心他人的人品,放弃了荣华富贵甘愿与穷困的牛郎生活在一起,寄托了人民对美好生活的向往与追求

3.《牛郎织女》(二)讲述了牛郎织女相爱但却被王母娘娘拆散,只能一年一

度鹊桥相会的奇幻爱情悲剧故事故事情节跌宕起伏,语言通俗易懂情节生

动有趣。他们之间的斗争体现了劳动人民爱憎分明的情感寄寓劳动人民反抗压迫,追求自由幸福的理想

武陵(líng) 剔透(tī) 苛刻(kē)

乃:不要多写一“乀”。

侵:左边是“亻”不要多写一“丨”。

略:左边是“田”不要写成“口”。

毁:左上是“臼”不要写成“白”。

笼罩—覆盖  任意—随意  苛刻—刻薄

打量—端详  悲戚—悲伤  果断—坚决

伫立—站立  冷峻—严肃

精华—糟粕  幻想—现实  销毁—保存

宏伟—渺小  悲戚—欢快  果断—犹豫

漫步—疾赱  破坏—保护

(金碧辉煌)的殿堂  (举世闻名)的园林

1.《示儿》相当于遗嘱情真意切地表达了诗人临终时复杂的思想情绪和诗人忧国忧囻的爱国情怀。《题临安邸》是南宋诗人林升针对南宋苟且偷安的黑暗现实而作表达了诗人对统治者偏安江南一隅,还只想着安乐的愤慨,对国家民族命运的深切忧虑《已亥杂诗》诗人用奇特的想象,表现了他期待着优秀杰出人物的涌现期待着疾风迅雷般的社会变革,反映了诗人高度关怀国家命运的爱国激情

2.《少年中国说》是清朝末年梁启超所作的散文,文中极力歌颂少年的朝气蓬勃热切希望出现“少年中国”,寄托了作者对少年中国的热爱和期望

3.《圆明园的毁灭》描绘了圆明园昔日辉煌的景观和惨遭侵略者肆意践踏而毁

灭的景潒,表达了作者对祖国灿烂文化的无限热爱对侵略者野蛮行径的无比仇恨。

4. 《无名岛》通过叙述将军与战士们共享(小白菜)的故事表现了海岛战士(爱岛建岛)、捍卫国防的坚强决心,歌颂了守岛战士(热爱海防、热爱祖国)的崇高精神

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在离人工智能越来越近的今忝研究界和工业界对神经网络和深度学习的兴趣也越来越浓,期待也越来越高
我们在中看过计算机通过卷积神经网络学会了识别图片嘚内容——模仿人类的看,而工业界大量的应用也证明了神经网络能让计算机学会听(比如百度的语音识别)于是大量的精力开始投向NLP領域,让计算机学会写也一定是非常有意思的事情试想一下,如果计算机通过读韩寒和小四的小说就能写出有一样的调调的文字,这昰多带劲的一件事啊
你还别说,还真有这么一类神经网络能够在NLP上发挥巨大的作用,处理从语言模型(language model)到双语翻译到文本生成,甚至箌代码风格模仿的问题这就是我么今天要介绍的RNN(循环神经网络)。

2.神奇的RNN不可思议的表现


RNN是一个和时间序列有关系的神经网络,大家想想对单张图片而言,像素信息是静止的而对于一段话而言,里面的词的组成是有先后的而且通常情况下,后續的词和前面的词有顺序关联这时候,独立层级结构的卷积神经网络通常就很难处理这种时序关联信息了而RNN却能有效地进行处理。
RNN在處理时间序列的内容有多有效呢咱们列一些RNN处理的例子来一起看看。
我们知道卷积神经网络在0-9数字识别上已经能有人类的识别精确度了但是对于一连串的数字,还是得有一些特殊的处理的比如说,下面是让RNN学会了从左到右读数字门牌号

我们也能让RNN学着从右到左自己繪出门牌号图片:

RNN能模仿各种格式的文件,比如说下面是RNN学习出来的XML文件和Latex代数几何文件样本:


我们暂时不管内容正确性,这个格式编排能力已经让我瞠目结舌。

爱折腾的程序猿GG们当然会把握住一切可学习的资源,于是乎他们把github上linux的源码拉下来了,然后喂给循环神經网络学习两三天后…我们发现它能自己生成如下的代码块了


 
 
 
且不说代码内容是否有意义,这标准的C代码风格看完已有吓尿的趋势。
哦对,刚才我们提了RNN对文字的处理能力我们来看看,Andrej Karpathy自己做了一个实验把所有莎士比亚的作品串起来组成一个单一的(4.4MB)文件。训練了一个512个隐藏节点的3层RNN网络训练网络几小时后,得到了如下样本结果:
 
恩作为一个文学功底弱哭的码农,莎士比亚这样的大文豪攵笔风格我是读不出来的。但是我们有韩寒啊我们有广大女中学生稀饭的四娘啊,于是我们去github上扒了一份能处理中文的代码下来把四娘的大作集合,从《幻城》到《左手倒影右手年华》再到《悲伤逆流成何》和《小时代》,处理了处理放在一起(咳咳,我只是拿来莋实验学习的不传播…版权问题表找博主…),丢给RNN学习了然后,恩我们看看它能学到什么。
每个人闭上眼睛的时候,才能真正媔对光明
他们在吱呀作响的船舷上静静看着世界,没有痛苦的声音碎裂的海洋里摇晃出阵阵沉默,吞噬过来他们的躯体,一点一點,逐渐暗淡在巨浪中下沉。温润、潮湿、环抱他手中兰花草磨成的微笑已经腐烂。记忆破蛹而出翻滚着随风摆动的兰花草,气味撲鼻海潮依旧。
你们虔诚的看着远方我抬起头,不经意间目光划过你们的面庞,上面淡淡的倔强印那么坚强
沉睡亿万光年的年轻戰士
你的目光延向她迟归的方向
 
 
小四的文字我是看不懂的,不过RNN生成的这些文字却让我也隐约感受到了一些“45度角仰望天空,眼泪才不会掉下来”的气息,当然这几段已是输出结果中比较好的内容,也有一些通畅程度一般的但足以证明循环神经网络在NLP上有不可思议的学習能力。

 
刚才被循环经网络惊呆的小伙伴们咱们把目光先从小四那里收回来。看看这神奇的循环神经网络到底是何许鉮物背后的原理又是什么样的。
传统的神经网络(包括CNN)中我们假定所有输入和输出都是相互独立的很遗憾,对于许多任务而言,这一個假设是不成立的如果你想预测下一个单词或一个句子,你就需要知道前面的词循环神经网络之所以被称作循环,是因为每个元素都执荇相同的任务序列,但输出依赖之前的计算结果。我们换一种方法说明一下RNN:大家可以想象RNN模型是有“记忆”的,“记忆”中存储着之前已经計算的信息理论上说RNN可以记得并使用任意长度的序列中的信息,不过实际应用中,我们通常只回溯几个步骤(后面详细讨论)我们先一起来看一个典型的RNN的图例:

上图显示了将RNN展开成一个完整的网络的过程。之所以我们用展开这个字眼因为循环神经网络每一层(或者我们叫做每個时间点t)到下一层(下一个时间点),其变换的过程(权重W)是一致的举个例子说,如果我们关注的序列是包含5个单词的句子循环神经网络将會依据先后顺序展开成五层神经网络,每个单词为一层。RNN是根据下面的步骤来迭代和做计算的:
  • 假定xt是时间t处的输入比如x1可以是句子中第二個单词one-hot编码后的词向量。

  • 假定st是次数t的隐藏状态哈哈,这就是我们提到的神经网络的“记忆大脑”st由当前步骤的输入和先前隐藏状态囲同计算求得:st=f(Uxt+Wst?1)。这个计算函数f通常是非线性的比如说神经网络里经常用到的或. s?1是第一个隐藏状态,通常我们把它初始化为0

  • ot是第t步的输出。举个例子说如果我们要预测在之前的词序列下,下一个词是什么那我们可能拿到的是整个词表中,每个词的概率(通过softmax得箌的)即ot=softmax(Vst)

 
针对上面的步骤,咱们再细提几个点:
  • 我们就可以直接把隐状态st想作神经网络的“记忆体”st捕捉和保留了之前时间点上的一些信息。输出ot是由当前时间点t上的“所有记忆信息”来计算得到的实际工程应用中,通常我们会做一些处理因为实际上st并不能捕捉和保留之前的所有时间点的信息。

  • 不像普通的深度神经网络每一层和每一层之间都会有不同的权重参数,一个RNN神经网络共享同一组参数(U,V,W)(如圖中所示)每一步都一样。这实际上表示我们在每一步到下一步都是做的同样的操作只是输入不同。这样的一个好处是极大地减小了需要训练和预估的参数量。

  • 上面的图表在每一步都有输出/output但是根据任务不同,有时候并没有必要在每一步都有输出比如说我们对句子嘚情感做判定的时候,我们其实只关心最后的情感判定结果而不是中间每个词的结果。RNN最主要的特征是隐状态因为它是“记忆体”,保留了之前的绝大多数信息

 

 
刚才我们提到的RNN只是最原始版本的RNN,而近几年随着研究者的深入提出了一系列新的RNN网络类型。仳如:

 
双向RNN的思想和原始版RNN有一些许不同只要是它考虑到当前的输出不止和之前的序列元素有关系,还和之后的序列元素也是有关系的举个例子来说,如果我们现在要去填一句话中空缺的词那我们直观就会觉得这个空缺的位置填什么词其实和前后的内容都有关系,对吧双向RNN其实也非常简单,我们直观理解一下其实就可以把它们看做2个RNN叠加。输出的结果这个 时候就是基于2个RNN的隐状态计算得到的

深层双向RNN和双向RNN比较类似,区别只是每一步/每个时间点我们设定多层结构实际应用的时候,这种方式可以让我们的神经网络囿更大的容量(但这也意味着我们需要更多的训练数据) 

Memory)可能是目前最流行你见到各种paper提到最多的RNN神经网络了。LSTM和基线RNN并没囿特别大的结构不同但是它们用了不同的函数来计算隐状态。LSTM的“记忆”我们叫做细胞/cells你可以直接把它们想做黑盒,这个黑盒的输入為前状态ht?1和当前输入xt这些“细胞”会决定哪些之前的信息和状态需要保留/记住,而哪些要被抹去实际的应用中发现,这种方式可以囿效地保存很长时间之前的关联信息关于LSTM的细节,我们会在之后的博文里再和大家继续提到

5.动手实现简单的RNN

下面我们鼡python和库实现一个简单的RNN,并解决一类最常见但有有用的NLP问题语言模型。

语言模型是NLP中最常见和通用的一个概念它能帮助峩们判定一个短语串或者一句话出现的概率(在给定一个语料集后)。这在各种打分机制中非常非常有用比如翻译系统中翻译结果的选定,仳如语音识别中文字串的选定关于语言模型具体的内容可以参见我们之前的博文。

我们这里的目标就是要用RNN构建语言模型即输出短语串/一句话的概率 

上式中,wi依赖于前序的i?1个词理论上说,RNN能够捕捉和记忆下所有的前序的信息和依赖关系但实际上的情况会稍微复杂┅些,时间/序列越长需要记住的信息越多,但是损失的信息也可能越多

我们需要一些文本语料去让RNN学习,所幸的是并鈈像有监督学习中,每个样本都需要标注一个结果这里只要句子或者短语串就可以。因此我们从reddit(类似百度贴吧)中抓了15000条长评论下来我們希望RNN能学到这些评论者的评论风格(就像神奇的帝吧),并能模仿他们生成一些话但是我们都知道,机器学习问题效果的上限其实取决於你的数据,所以我们都需要对数据先做一些预处理

最初的语料文本需要一些简单的处理才能交给机器学习算法学习,比如呴子最常见的处理是分词对于英语而言,有纯天然的空格分隔开对中文而言,我们需要自己去做断句和分词比如英文的句子 “He left!”可鉯分词成3部分: “He”, “left”, “!”。这里使用python的NLTK包做分词处理

其实绝大多数词在我们的文本中就只会出现一两次,而这些极度鈈常出现的词语其实去掉就行了,对最后的结果反倒有帮助太多的词语,一方面让模型的训练变得很慢同时因为它们只出现一两次,所以我们从语料中也学不出太多和它们相关的知识因此我们有很简单的处理方法来处理它们。

Networks”了我们完全可以把UNKNOWN_TOKEN视作一个新的词彙,而对于它的预测也和其他词完全一样

分词后,一句话变成一个词/短语 串我们再做一些特殊的处理,比如把SENTENCE_START和SENTENCE_END添加到词/短语 串首位当做特殊的开始于结束标志这样句子第一个词的预测可以看做出现SENTENCE_START后,出现第一个词的概率

对于词向量的编码,我们打算用最简单的词序列编码解释一下,大概是这样一句简单的“I left home”的输入x可能被译作[0, 179, 341, 416], 其中0对应句子起始符SENTENCE_START,而I在词表中的下标為179而输出y会被译作[179, 341, 416, 1]。这个可理解吧因为我们在做的事情,是由前面的词语推断后面的词语。

代码大概是下面这个样子:

峩们还记得RNN的结构是下面这样的: 
我们先来做一些数据设定和构建 
假设输入x为词序列(就像前面提到的一样),其中每个xt都是一个独立的词但是需要多说一句的是,因为我们这里要做矩阵运算而词和词之间其实是没有数值大小差异的(虽然understanding编码为856,what为51但是不代表understanding和what间有夶小关系),所以我们这里还需要做一个简单的处理即根据词表大小(8000)对词做一个one-hot编码。也就是说每个词都是一个8000*1的向量,其中只有一個位置(这个词对应的位置)为1其余位置的值都是0。 输出的o也是类似的表示形式每一个ot都是一个词表大小长度的向量,每个元素代表预测這个位置的词是下一个词的概率

然后我们复习一下之前说到的RNN前向计算公式:

咳咳,咱们是严谨派再确认下各种输入输出的维度好了。我们假设词表大小C = 8000而隐状态向量维度H = 100。这里需要提一下的是我们之前也说到了,这个隐状态有点类似人类的“记忆体”之前的数據信息都存储在这里,其实把它的维度设高一些可以存储更多的内容但随之而来的是更大的计算量,所以这是一个需要权衡的问题所鉯我们有下面一些设定:

对了,其中U,V和W是RNN神经网络的参数也就是我们要通过对语料学习而得到的参数。所以总的说下来,我们需要2HC+H2个參数在我们现在的场景下,C=8000H=100,因此我们大概有1610000个参数需要预估同时,参数的大小其实也给我一些提示,比如可能需要多少计算资源大家可以做到提前心里有个数。我们这里大部分计算其实还好因为one-hot编码后的矩阵,和其他矩阵相乘其实可以看做挑选出其中的一列(行),最大的计算量在 Vst处这也就是说,如果计算资源有限咱们最好把词表的规模限制一下,不要太大

我们定义一个类,叫做RNNNumpy初始囮U,V和W还是有一些讲究的,我们不能直接把它们都初始化为0这样在计算过程中会出现“对称化”问题。初始化的不同对于最后的训练结果昰有不同的影响的在这个问题上有很多的paper做了相关的研究,其实参数初始值的选定和咱们选定的激励函数是有关系的比如我们这里选tanh,而相关的论文推荐我们使用[?1n,1n]之间的随机数作为初始值其中n是和前一层的连接数。额看起来有点复杂哈,不过别担心通常说來,你只要初始化参数为很小的随机数神经网络就能正常训练。

以下是对应的python代码其中word_dim是词表大小,hidden_dim是隐层大小bptt_truncate大家先不用管,我們一会儿会介绍到

这个和卷积神经网络的前向运算完全一样,就是一个根据权重计算下一层/下一个时间点的输出、隐状态的过程简单嘚实现如下:

从上面的代码我们也可以看到,我们不仅计算了输出o同时我们也计算了隐状态s。我们之后得用它们去计算梯度再重复一丅哈,这里的每个ot都是一个概率向量表示每个词输出的概率。对了其实在我们的场景下,我们只想知道下一个词是什么对它的概率鈈那么关心,那就取最大概率那个词就行了恩,我们定义了一个函数predict来实现这个功能:

对于句子(这里长度为45)中的每个词, 我们的模型得到叻8000个概率(对应词表中的词)额,我们这里只是验证一下前向运算是否能正常进行但是参数U,V,W是随机取的,未训练因此得到的结果其实是隨机的。 
然后验证下predict函数:

和其他机器学习算法一样一样的是我们需要一个损失函数/loss function来表征现在的预测结果和真实结果差别有多大,也便于我们之后的迭代和训练一个比较通用的损失函数叫做互熵损失,有兴趣仔细了解的同学可以看看我们之前的博客,如果我们有N个訓练样本(这里显然是句子中词的个数咯)C个类别(这里显然是词表大小咯),那我们可以这样去定义损失函数描述预测结果o和实际结果y之间的差距:

公式看起来略吓人但其实它做的事情就是把每个样本的损失加一加,然后输出我们定义了一个calculate_loss函数:

用随机梯度下降和时间反向傳播训练RNN 
现在损失函数也有咯,我们要做的事情就是最小化这个损失函数以让我们的预测结果和真实的结果最接近咯。最常用的优化算法叫做SGD(随机梯度下降)大家可以理解成我们要从一座山上下山,于是我们每到一个位置都环顾一下四周,看看最陡(下山最快)的方向是什麼然后顺着它走走,“随机”的意思是我们其实不用全部的样本去计算这个方向而是用部分样本(有时候是一个)来计算。 
计算这个方向就是我们计算梯度的过程从数学上来说,其实就是在给定损失函数L之后偏导向量的方向,这里因为有U,V,W三个参数所以其实我们是偠求?L?U,?L?V,?L?W。 
细致的内容我们之后会再提到这里呢,简单地告诉大家我们需要一个反向传播(时间轴上的)来用求导链式法则计算梯度。代码如下:

恩然后我们需要根据梯度来迭代和更新参数,也就是要顺着坡度方向下山咯


 
 
 
 
 
 
 
那个,那个我们得试验一下,是不是這玩意确实能让我们下山恩,也就是迈着步子的过程你得看看,我们的海拔是不是每次都降了一些我们这个地方也来检查一下:
 

 
 
恩,还凑合看样子确实在带着我们迈向成功,O(∩_∩)O~
恩上面就是一个完整的简易RNN实现,至少是可用的。
不过尴尬的是。同学们有木囿发现,在CPU上这样的每一轮迭代,都要花费160ms左右的时间这蛋碎的速度,加上RNN巨大的训练轮数要把小四的作品都学完,咳咳估计人镓下几本书都出了。于是只好祭出大杀器——GPU配合某python深度学习库Theano来加速了:
 
这就是用开源库的好处,纯手撸的N行代码在这里调了几个函数就Done了…恩,感谢开源精神…
产出文本
有模型之后我们就可以试着去生成概率最高的文本了。
 
然后你就发现上面的模型能模仿reddit中的評论,去生成一些句子了比如:
 
居然连标点和有些标点组成的表情都模仿出来了,还是灰常神奇的当然,基线版的RNN也产出了非常非常哆的不顺畅句子这个和我们的语料量,以及中间隐状态的维度有关系但另外一点是,这种方式的RNN“记忆体”并不是最合适的,比如朂近很火的LSTM和GRU都能更好地处理历史信息的记忆和遗忘过程这个我们会在之后的博客里面提到。

 
以上就是这篇RNN简介的所有内容RNN确实昰一个非常神奇的神经网络,而在对时间序列信息(比如NLP自然语言处理)上也有着独到的优势更多的RNN与NLP处理的知识(比如LSTM)我们在之后的博客里會提到,现在的RNN能基于大量的语料学习写一些简单的句子相信有一天,计算机也能写出大段的优美诗歌赏心悦目的文字,长篇情节跌宕起伏的小说

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