一个自动生成评论的小工具

时间：2022-10-24 05:39:59

公司 App 的评分有点不尽如人意，所以就想着刷一刷评论。
前几天运营的小妹子跑来找我们，说需要提供一些评论内容，诸如

“哇，这个应用真好用！”
“这是我见过最棒的应用”
“这个应用给我们的生活带来了极大便利，我非常喜欢”

要的数量还不小，听说每个月都要？
于是我就想，还是用 程序解决问题吧。完全的人工智能是不太可能的，但是建立一个小型的词库，设计一些简单的规则，应该还是能解决很大问题的。

基本思想

第一步是拆分：
我们可以把评论拆分成一些标准的组件，每个标准组建其实也是可以再进行拆分的，最后变成非常简单的规则。
例如：

  • {sentence}：完整的句子，最大的组件，可能包括以下：
    • {shortComment}：最简单的、用于表达正向情绪的语句
    • {buyIt}：从哪里获取的我们的智能硬件
    • {favoriteFunction}：对最喜爱的功能进行描述
    • {sorrow}：一些建议、遗憾（当然是很虚假的）
    • {symbol}：表达情绪的句尾标点
    • {face}：emoji 表情

其中的{shortComment}也可以继续拆分，除了一些成语，还可以是 {adv}{good}，也就是一个副词加上一个表达正向的形容词。

第二步是扩充：
我们对每一个组件进行扩充，不断去完善每一个组件。
例如：

{adv} 可以扩充为：很、非常、极其、最……
{good} 可以扩充为：好用、极致、简单、极客、优雅……

第三步是排列组合：
也就是随机选取和搭配，有了前两步的铺垫，我们就能组合出非常多的评论。
我们还是拿 {adv}{good} 举例：

如上我们扩充了两个词库，之后我们来随机选取其中的内容，就能组合成如下内容：
很极致、最优雅、极其简单、非常好用、非常极客……

基础使用

确定自己需要生成多少条评论后，在 config 文件中设置 totalNumbers 即完成了基础设置。
之后直接执行程序即可，程序执行完成后，生成的 comment 会出现在 comment.txt 的底部。

词库的基本扩展

词库结构其实也就是数据结构了。毕竟是小型词库，我也没有用数据库，直接用 Python 的数据格式就好了。
为了适应各种情况，具体设计如下：

简单数据

lexiconName = [
    'content1',
    'content2',
    ...
]

说明：
lexiconName 是词库名称
contentN 是词库中的内容，注意，最后一个元素后不要加逗号

举例：

adv = [
   '很',
   '非常',
   '最',
   '极其' 
]

引用其他词库

在某个词库中引用另一个词库的语法很简单：

{lexiconName}

即把词库名称用花括号包裹
举例：

shortComment = [
    '{adv}{good}',
    '令人印象深刻',
    '强烈推荐',
    '{adv}喜欢'
]

注释

只是写给自己看，用以提示自己的部分，以 # 开头即可

# 这是一行注释
shortComment = [ # 井号之前的是词库，井号之后的这部分是注释
    'content1',
    'content2',
    ...
]

引用多个同类组件

在某个语句中出现了多个同类组件，此时分两种情况。

希望后一个和前一个保持一致

有点类似“代词”的概念，只要保持前后的引用名称相同即可
例如：

shortComment = [
    '{face}{face}{face}{adv}{good}'
    ...
]

希望后一个和前一个不同

此时需要在后续的组件名称后加上数字进行区分，例如

shortComment = [
    '{face}{face1}{face2}{adv}{good}'
    ...
]

词库的高级扩展

空组件

为了自然，有些组件可能需要需要填充为空，此时需要使用 '_'，千万不要使用 ''。
例如：

symbol = [
    '_', # 这是正确的，结果不会显示"_"，而是什么有不会显示
    '', # 这是错误的，会导致生成失败
    '!',
    '!!',
    '。',
]

自定义权重

为了更加自然、达到更好的效果，组件中不同内容出现的概率可能不同，此时可以通过自定义权重的方式解决。
语法如下：

lexiconName = [
    ['content1.1', chance1],
    ['content1.2', chance2],
    ...
    'content2.1',
    'content2.2',
    ...
]

说明：
content1.N 是需要自定义权重的内容，chanceN 即对应内容的权重（概率）。
content2.N 是不需要自定义权重的内容，它们会平分没有定义的那部分权重。

举例：

face = [
    ['_', 0.8], # 无表情的占 80%
    ['��', 0.05], # 这个表情占 5%
    '��', # 剩下的所有表情均分剩下的 15% 概率
    '��',
    '��',
    '��',
    '��',
    '��',
    '��',
    '��'
]

制约关系

如果组件之间存在制约关系，例如 {device}（设备组件）和 {placeInHome} （家中位置组件）就存在着制约关系。
{device} 中的电饭锅之类的设备，只能与 {placeInHome} 中的厨房等位置关联，因此需要单独的方式来维护这种制约关系。

这会比较麻烦，有三步：
* 为两个相关的组件中的每个内容添加一个属性
* 添加一个制约关系的描述表
* 把制约关系的描述表信息记录在组件库中

为两个相关的组件中的每个内容添加一个属性

语法如下：

lexicon = {
    'conditions': {}, # 用来记录制约关系，这里先不填
    'v':{
        'content1':property1,
        'content2':property2,
        'content3':property3,
        ...
    }
}

需要说明的是，这里支持 一个属性（propertyN）对应多个内容（contentN）。
例如:

lexicon = {
    'conditions': {}, # 用来记录制约关系，这里先不填
    'v':{
        'content1':property1,
        'content2':property1,
        'content3':property2,
        ...
    }
}

添加一个制约关系的描述表

假设两个组件库的名称分别为 lexicon1 和 lexicon2，创建的描述表需要命名为 lexicon1VSlexicon2。
表的内容如下：

lexicon1VSlexicon2 = [
    'property1_of_lexicon1':[the_list_of_lexicon2_properties, ...],
    'property2_of_lexicon1':[the_list_of_lexicon2_properties, ...],
    'property3_of_lexicon1':[the_list_of_lexicon2_properties, ...]
]

把制约关系的描述表信息记录在组件库中

需要在 lexicon1 中的 conditions 部分增加：'lexicon2': 'lexicon1VSlexicon2'
同时在 lexicon2 中的 conditions 部分增加： 'lexicon1': 'lexicon1VSlexicon2'

举例

# 第一个组件库
device = {
    'conditions':{
        'placeInHome': 'deviceVSPlaceInHome'
    },
    'v':{
        '插座':'p', # plugin
        '电量统计插座':'p',
        '球泡灯':'b', # bulb
        '彩灯':'b',
        '空调':'c', # circumstance
        '空气净化器':'c',
        '电风扇':'c',
        '净水器':'k', # kitchen
        '家用摄像机':'s', # 安全
        '门磁':'s'
    }
}

# 第二个组件库
placeInHome = {
    'conditions':{
        'device': 'deviceVSPlaceInHome',
    },
    'v':{
        '客厅':'l',
        '厨房':'k',
        '卧室':'b',
        '书房':'s',
        '楼上':'u',
        '楼下':'d',
        '卫生间':'w'
    }
}

# 记录制约关系的表
deviceVSPlaceInHome = {
    'p': ['l', 'k', 'b', 's', 'u', 'd', 'w'],
    'b': ['l', 'k', 'b', 's', 'u', 'd', 'w'],
    'c': ['l', 'k', 'b', 's', 'u', 'd'],
    'k': ['k', 'u', 'd'],
    's': ['l', 'k', 'b', 's', 'u', 'd']
}

制约关系加权重

还是以 {device} 为例，把概率加到属性之后，并把属性和概率使用方括号包起来即可。
举例：

device = {
    'conditions':{
        'placeInHome': 'deviceVSPlaceInHome',
        'purpose': 'deviceVSPurpose'
    },
    'v':{
        '插座':['p', 0.2], # plugin
        '电量统计插座':['p', 0.05],
        '墙面开关':['p', 0.03],
        '球泡灯':['b', 0.15], # bulb
        '彩灯':'b',
        '吸顶灯':'b',
        '灯带':'b',
        '空调':'c', # circumstance
        '空气净化器':'c',
        '电风扇':'c',
        '净水器':'k', # kitchen
        '冲奶机':'k',
        '面包机':'k',
        '家用摄像机':'s', # 安全
        '门磁':'s'
    }
}

下载地址

项目上传到了 GitHub 上，欢迎关注和提建议。
https://github.com/maquedexiju/AutoComment

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