深度学习第七篇---Pytorch 循环神经网络-实现情感极性判定

之前所学的全连接神经网络(DNN)和卷积神经网络(CNN)，他们的前一个输入和后一个输入是没有关系的（从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的）。如下面这样，输出层X，经过隐藏层，到输出层Y，通过调节权重Win和Wout就可以实现学习的效果。

但是当我们处理序列信息的时候，某些前面的输入和后面的输入是有关系的，比如：当我们在理解一句话意思时，孤立的理解这句话的每个词是不够的，我们需要处理这些词连接起来的整个序列；这个时候我们就需要使用到循环神经网络(Recurrent Neural Network)。比如：手机坏了，我要买一个256g苹果，结合前面的手机坏了，这个苹果含义是一台手机，而不是不是吃的苹果。

1 基本循环神经网络RNN

X是输入向量，O是输出，S是隐藏层，U是输入到隐藏层的权重矩阵，V是隐藏层到输出层的权重矩阵，循环神经网络的隐藏层的值s不仅仅取决于当前这次的输入x，还取决于上一次隐藏层的值s。权重矩阵w就是隐藏层上一次的值作为这一次的输入的权重。上面的图可以在时间维度进行展开成一个链式的结构。

这个网络在t时刻接收到输入Xt之后，隐藏层的值是St，输出值是Ot。关键一点是，St的值不仅仅取决于Xt，还取决于St-1。

隐藏层计算公式为：St=f(UXt + W * St-1)，其中f为激活函数。
输出层计算公式为：Ot = g（VSt）,其中g为激活函数，V是权重矩阵。

结合前面的例子，“手机坏了，我要买一个256g苹果”，被分词之后，成一组向量[X1，X2，...，X6]

循环神经网络从左到右阅读这个句子，不断调用相同的RNN CELL来处理。但是上面方法有一个明显的缺陷，当阅读的句子很长的时候，网络会变得复杂甚至无效。当前面的信息在传递到后面的同时，信息的权重会下降（梯度爆炸和梯度消失），导致预测不准。比如下面两句话，was和were要根据前面的student的单复数来确定。句子过长的情况下，就难以判定了，因此RNN这种网络被称为短时记忆网络（Short Term Memory）。

he student，who got A+ in the exam，was excellent.
The students，who got A+ in the exam，were excellent.

2 LSTM循环神经网络

 为了解决上面记忆信息不足的问题，引入一种长短时记忆网络(Long Short Term Memory，LSTM)。原始RNN的隐藏层只有一个状态，即h，它对于短期的输入非常敏感。那么如果我们再增加一个门（gate）机制用于控制特征的流通和损失，即c，让它来保存长期的状态。

左边是不同时刻的X，中间黄色球是隐藏层H，右边绿色是输出Y，和基本RNN相比，除了黄色的链条（Short Term Memory），LSTM增加了一个新的红色链条，用C来表示，叫LongTerm Memory，且两个链条相互作用，相关更新，将这两条线“拍平”后如下：

我们在学习的时候，会经常看到下面这幅图，比较难以理解，主要是二维的图难以想象成三维的结构。理解上面三维结构的两条线，就知道下面的二维图两条线是怎么进行数据更新的。

现在正式介绍LSTM中三个重要的门结构。

2.1 遗忘门

函数f1是sigmoid函数，可以把矩阵的值压缩到0-1之间，矩阵元素相乘的时候，因为任何数乘以 0 都得 0，这部分信息就会剔除掉。同样的，任何数乘以 1 都得到它本身，这部分信息就会完美地保存下来。这样网络就能了解哪些数据是需要遗忘，哪些数据是需要保存。

数据更新公式：

与基本RNN的内部结构计算非常相似，首先将当前时间步输入x（t）与上一个时间步隐含状态h（t—1）拼接，得到［x（t），h（t—1）］，然后通过一个全连接层做变换，最后通过sigmoid函数进行激活得到f1（t），我们可以将f1（t）看作是门值，好比一扇门开合的大小程度，门值都将作用在通过该扇门的张量，遗忘门门值将作用的上一层的细胞状态上，代表遗忘过去的多少信息，又因为遗忘门门值是由x（t），h（t—1）计算得来的，因此整个公式意味着根据当前时间步输入和上一个时间步隐含状态h（t—1）来决定遗忘多少上一层的细胞状态所携带的过往信息。

2.2 输入门

我们看到输入门的计算公式有两个，第一个就是产生输入门门值的公式，它和遗忘门公式几乎相同，区别只是在于它们之后要作用的目标上，这个公式意味着输入信息有多少需要进行过滤。输入门的第二个公式是与传统RNN的内部结构计算相同。对于LSTM来讲，它得到的是当前的细胞状态，而不是像经典RNN一样得到的是隐含状态。最后，第一个公式f1与上一次的Ct-1做全连接然后，加上f2之后的结果，更新给当前的Ct，这个过程被称为LSTM的细胞状态更新。

2.3 输出门

输出门部分的公式也是两个，第一个即是计算输出门的门值，它和遗忘门，输入门计算方式相同。第二个即是使用这个门值产生隐含状态h（t），他将作用在更新后的细胞状态C（t）上，并做tanh激活，最终得到h（t）作为下一时间步输入的一部分.整个输出门的过程，就是为了产生隐含状态h（t）。

上面的过程用代码表示就是

# 定义一个LSTM模型
class LSTM(nn.Module):
   def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
       super(LSTM, self).__init__()
       self.hidden_size = hidden_size
       self.num_layers = num_layers
       self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
       self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
       
   def forward(self, x):
       # 初始化隐藏状态h0, c0为全0向量
       h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
       c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
       # 将输入x和隐藏状态(h0, c0)传入LSTM网络
       out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
       # 取最后一个时间步的输出作为LSTM网络的输出
       out = self.fc(out[:, -1, :])
       return out

3 BiLSTM神经网络

双向循环神经网络（Bi-Directional Long Short-Term Memory，BiLSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构，它包含一个正向LSTM 层和一个反向LSTM层。这两个LSTM层分别对序列中的元素进行正向和反向传递，并在最后的隐藏层中进行合并。这样，BiLSTM可以同时考虑序列中的历史信息和未来信息，使得它在处理序列数据任务中（如文本分类和序列标注）有着良好的表现。

前向的LSTML依次输入“我”，“爱”，“你”得到三个向量{h0，h1，h2}。后向的LSTMR依次输入“你”，“爱”，“我”得到三个向量{h5，h4，h3}。最后将前向和后向的隐向量进行拼接得到{[h0，h5]，[h1，h4]，[h2，h3]}，即{A，B，C}，对于情感分类任务来说，我们采用的句子表示往往是[h2，h5]，因为这其中包含了前向和后向的所有信息。

4 电影评价的极性分析实践

4.1 划分训练集、测试集

import torch
import torch.nn.functional as F
from torchtext import data
from torchtext import datasets
from torchtext.legacy import data, datasets
import time
import random
torch.backends.cudnn.deterministic = True

# 定义超参数
RANDOM_SEED = 123
torch.manual_seed(RANDOM_SEED)

VOCABULARY_SIZE = 20000
LEARNING_RATE = 1e-3
BATCH_SIZE = 128
NUM_EPOCHS = 15
DEVICE = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')


if __name__ == '__main__':
   # 注意：由于 RNN 只能处理序列中的非 padded 元素（即非0数据）
   # 对于任何 padded 元素输出都是 0 。所以在准备数据的时候将include_length设置为True
   # 以获得句子的实际长度。
   TEXT = data.Field(tokenize='spacy', include_lengths=True, tokenizer_language='en_core_web_sm')
   LABEL = data.LabelField(dtype=torch.float)
   train_data, test_data = datasets.IMDB.splits(TEXT, LABEL)
   datasets.IMDB.splits(TEXT,LABEL)

   # 从训练集中选取部分做验证集
   train_data, valid_data = train_data.split(random_state=random.seed(RANDOM_SEED), split_ratio=0.8)

   print(f'Num Train: {len(train_data)}')
   print(f'Num Valid: {len(valid_data)}')
   print(f'Num Test: {len(test_data)}')
   print("train_data[0:200]", test_data.examples[0].text[0:100])

Num Train: 20000
Num Valid: 5000
Num Test: 25000
train_data[0:200] ['Based', 'on', 'an', 'actual', 'story', ',', 'John', 'Boorman', 'shows', 'the', 'struggle', 'of', 'an', 'American', 'doctor', ',', 'whose', 'husband', 'and', 'son', 'were', 'murdered', 'and', 'she', 'was', 'continually', 'plagued', 'with', 'her', 'loss', '.', 'A', 'holiday', 'to', 'Burma', 'with', 'her', 'sister', 'seemed', 'like', 'a', 'good', 'idea', 'to', 'get', 'away', 'from', 'it', 'all', ',', 'but', 'when', 'her', 'passport', 'was', 'stolen', 'in', 'Rangoon', ',', 'she', 'could', 'not', 'leave', 'the', 'country', 'with', 'her', 'sister', ',', 'and', 'was', 'forced', 'to', 'stay', 'back', 'until', 'she', 'could', 'get', 'I.D.', 'papers', 'from', 'the', 'American', 'embassy', '.', 'To', 'fill', 'in', 'a', 'day', 'before', 'she', 'could', 'fly', 'out', ',', 'she', 'took', 'a']

4.2 创建词向量

TEXT.build_vocab(train_data, max_size=VOCABULARY_SIZE)
LABEL.build_vocab(train_data)

print(f'Vocabulary size: {len(TEXT.vocab)}')
print(f'Number of classes: {len(LABEL.vocab)}')

输出：

Vocabulary size: 20002
Number of classes: 2

TEXT.build_vocab表示从预训练的词向量中，将当前训练数据中的词汇的词向量抽取出来，构成当前训练集的 Vocab(词汇表)。对于当前词向量语料库中没有出现的单词（记为UNK）。

4.3 创建数据迭代器

BATCH_SIZE = 64

# 根据当前环境选择是否调用GPU进行训练
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# 创建数据迭代器
train_loader, valid_loader, test_loader = data.BucketIterator.splits(
   (train_data, valid_data, test_data),
   batch_size=BATCH_SIZE,
   sort_within_batch=True,  # 为了 packed_padded_sequence
   device=device)

4.4 定义RNN模型

class RNN(nn.Module):
   def __init__(self, input_dim, embedding_dim, hidden_dim, output_dim):
       super().__init__()

       self.embedding = nn.Embedding(input_dim, embedding_dim)
       self.rnn = nn.RNN(embedding_dim, hidden_dim)
       self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

   def forward(self, text, text_length):
       embedded = self.embedding(text)
       # pack_padded_sequence 技术的应用
       packed = torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(embedded, text_length)
       output, hidden = self.rnn(packed)
       #squeeze(0)的作用是将张量中维度大小为1的维度进行压缩，减少张量的维度数量和大小。
       #如果张量中没有维度大小为1的维度，那么squeeze(0)函数不会对张量进行任何修改，它会返回与原始张量相同的张量
       # view(-1)将张量重塑为一维形状
       return self.fc(hidden.squeeze(0)).view(-1)

关于pack_padded_sequence（处理Pad问题）的解释：
"Pad问题"是指填充操作中的一个常见问题，即如何处理填充元素（通常用特殊的占位符，如<pad>）对模型训练和推理的影响。我们需要对电影评论进行情感分类，这些评论往往具有不同长度的单词数量。当我们将这些评论句子作为输入传递给循环神经网络（RNN）进行处理时，由于RNN的输入需要是固定长度的张量，我们需要对序列进行填充（padding）操作，使得每个评论都具有相同的长度。

假设我们有三个电影评论，分别是"这是一部很好看的电影"，"这个电影一般般"和"我不喜欢这部电影"。我们可以将这些评论编码为以下张量：

评论1: [这, 是, 一部, 很, 好看, 的, 电影]
评论2: [这个, 电影, 一般般]
评论3: [我, 不喜欢, 这部, 电影]

在这个例子中，我们有3个电影评论。它们的长度分别是7、3和4。我们需要将它们填充到相同的长度，以便能够将它们作为一个批次输入到模型中。填充后的序列是：

评论1: [这, 是, 一部, 很, 好看, 的, 电影]
评论2: [这个, 电影, 一般般, <pad>, <pad>, <pad>, <pad>]
评论3: [我, 不喜欢, 这部, 电影, <pad>, <pad>, <pad>]

4.5 RNN模型训练

INPUT_DIM = len(TEXT.vocab)
EMBEDDING_DIM = 128
HIDDEN_DIM = 256
OUTPUT_DIM = 1

torch.manual_seed(RANDOM_SEED)
model = RNN(INPUT_DIM, EMBEDDING_DIM, HIDDEN_DIM, OUTPUT_DIM)
model = model.to(DEVICE)
#选择Adam优化器
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=LEARNING_RATE)

start_time = time.time()

for epoch in range(NUM_EPOCHS):
   model.train()
   for batch_idx, batch_data in enumerate(train_loader):
       text, text_lengths = batch_data.text
       logits = model(text, text_lengths)
       cost = F.binary_cross_entropy_with_logits(logits, batch_data.label)
       optimizer.zero_grad()
       cost.backward()
       optimizer.step()

       if not batch_idx % 50:
           print(f'Epoch: {epoch + 1:03d}/{NUM_EPOCHS:03d} | '
                 f'Batch {batch_idx:03d}/{len(train_loader):03d} | '
                 f'Cost: {cost:.4f}')

4.6 RNN模型评估

def compute_binary_accuracy(model, data_loader, device):
   model.eval()
   correct_pred, num_examples = 0, 0
   with torch.no_grad():
       for batch_idx, batch_data in enumerate(data_loader):
           text, text_lengths = batch_data.text
           logits = model(text, text_lengths)
           predicted_labels = (torch.sigmoid(logits) > 0.5).long()
           num_examples += batch_data.label.size(0)
           correct_pred += (predicted_labels == batch_data.label.long()).sum()
       return correct_pred.float() / num_examples * 100


def predict_sentiment(model, sentence):
   model.eval()
   tokenized = [tok.text for tok in nlp.tokenizer(sentence)]
   indexed = [TEXT.vocab.stoi[t] for t in tokenized]
   length = [len(indexed)]
   tensor = torch.LongTensor(indexed).to(DEVICE)
   tensor = tensor.unsqueeze(1)
   length_tensor = torch.LongTensor(length)
   prediction = torch.sigmoid(model(tensor, length_tensor))
   return prediction.item()

with torch.set_grad_enabled(False):
    print(f'training accuracy: '
                 f'{compute_binary_accuracy(model, train_loader, DEVICE):.2f}%'
                 f'\nvalid accuracy: '
                 f'{compute_binary_accuracy(model, valid_loader, DEVICE):.2f}%')

print(f'Time elapsed: {(time.time() - start_time) / 60:.2f} min')
print(f'Total Training Time: {(time.time() - start_time) / 60:.2f} min')
print(f'Test accuracy: {compute_binary_accuracy(model, test_loader, DEVICE):.2f}%')

nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
ret = predict_sentiment(model, "I really love this movie. This movie is so great!")
print("ret=", ret)

输出：

Num Train: 20000
Num Valid: 5000
Num Test: 25000
train_data[0:200] ['Based', 'on', 'an', 'actual', 'story', ',', 'John', 'Boorman', 'shows', 'the', 'struggle', 'of', 'an', 'American', 'doctor', ',', 'whose', 'husband', 'and', 'son', 'were', 'murdered', 'and', 'she', 'was', 'continually', 'plagued', 'with', 'her', 'loss', '.', 'A', 'holiday', 'to', 'Burma', 'with', 'her', 'sister', 'seemed', 'like', 'a', 'good', 'idea', 'to', 'get', 'away', 'from', 'it', 'all', ',', 'but', 'when', 'her', 'passport', 'was', 'stolen', 'in', 'Rangoon', ',', 'she', 'could', 'not', 'leave', 'the', 'country', 'with', 'her', 'sister', ',', 'and', 'was', 'forced', 'to', 'stay', 'back', 'until', 'she', 'could', 'get', 'I.D.', 'papers', 'from', 'the', 'American', 'embassy', '.', 'To', 'fill', 'in', 'a', 'day', 'before', 'she', 'could', 'fly', 'out', ',', 'she', 'took', 'a']
Vocabulary size: 20002
Number of classes: 2
Epoch: 001/004 | Batch 000/313 | Cost: 0.7078
Epoch: 001/004 | Batch 050/313 | Cost: 0.6911
Epoch: 001/004 | Batch 100/313 | Cost: 0.6901
Epoch: 001/004 | Batch 150/313 | Cost: 0.6965
Epoch: 001/004 | Batch 200/313 | Cost: 0.6274
Epoch: 001/004 | Batch 250/313 | Cost: 0.6855
Epoch: 001/004 | Batch 300/313 | Cost: 0.6413
training accuracy: 66.27%
valid accuracy: 65.26%
Time elapsed: 6.34 min
Epoch: 002/004 | Batch 000/313 | Cost: 0.6546
Epoch: 002/004 | Batch 050/313 | Cost: 0.6024
Epoch: 002/004 | Batch 100/313 | Cost: 0.6676
Epoch: 002/004 | Batch 150/313 | Cost: 0.6437
Epoch: 002/004 | Batch 200/313 | Cost: 0.6236
Epoch: 002/004 | Batch 250/313 | Cost: 0.6862
Epoch: 002/004 | Batch 300/313 | Cost: 0.5634
training accuracy: 54.29%
valid accuracy: 52.32%
Time elapsed: 12.72 min
Epoch: 003/004 | Batch 000/313 | Cost: 0.6892
Epoch: 003/004 | Batch 050/313 | Cost: 0.6420
Epoch: 003/004 | Batch 100/313 | Cost: 0.6250
Epoch: 003/004 | Batch 150/313 | Cost: 0.6815
Epoch: 003/004 | Batch 200/313 | Cost: 0.5970
Epoch: 003/004 | Batch 250/313 | Cost: 0.6502
Epoch: 003/004 | Batch 300/313 | Cost: 0.5945
training accuracy: 68.32%
valid accuracy: 61.98%
Time elapsed: 19.41 min
Epoch: 004/004 | Batch 000/313 | Cost: 0.5901
Epoch: 004/004 | Batch 050/313 | Cost: 0.3887
Epoch: 004/004 | Batch 100/313 | Cost: 0.6483
Epoch: 004/004 | Batch 150/313 | Cost: 0.5912
Epoch: 004/004 | Batch 200/313 | Cost: 0.5973
Epoch: 004/004 | Batch 250/313 | Cost: 0.4288
Epoch: 004/004 | Batch 300/313 | Cost: 0.4574
training accuracy: 75.49%
valid accuracy: 65.98%
Time elapsed: 25.52 min
Total Training Time: 25.52 min
Test accuracy: 65.84%
ret= 0.9203115105628967

0.9大于0.5 代表是积极的观点，但是测试集上准确率只有65.84%。

4.7 定义LSTM模型

class LSTM(nn.Module):
   def __init__(self, input_dim, embedding_dim, hidden_dim, output_dim):
       super().__init__()
       self.embedding = nn.Embedding(input_dim, embedding_dim)
       self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim)
       self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

   def forward(self, text, text_length):
       embedded = self.embedding(text)
       packed = torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(embedded, text_length)
       packed_output, (hidden, cell) = self.lstm(packed)

       return self.fc(hidden.unsqueeze(0)).view(-1)

4.8 LSTM 模型训练和评估


model2 = LSTM(INPUT_DIM, EMBEDDING_DIM, HIDDEN_DIM, OUTPUT_DIM).to(DEVICE)
optimizer2 = torch.optim.Adam(model2.parameters(), lr=LEARNING_RATE)
start_time = time.time()
for epoch in range(NUM_EPOCHS):
   model2.train()
   for batch_idx, batch_data in enumerate(train_loader):
       text, text_lengths = batch_data.text
       logits = model2(text, text_lengths)
       cost2 = F.binary_cross_entropy_with_logits(logits, batch_data.label)
       optimizer2.zero_grad()
       cost2.backward()
       optimizer2.step()
       
       if not batch_idx % 50:
           print (f'Epoch: {epoch+1:03d}/{NUM_EPOCHS:03d} | '
                  f'Batch {batch_idx:03d}/{len(train_loader):03d} | '
                  f'Cost: {cost2:.4f}')

   with torch.set_grad_enabled(False):
       print(f'training accuracy: '
             f'{compute_binary_accuracy(model2, train_loader, DEVICE):.2f}%'
             f'\nvalid accuracy: '
             f'{compute_binary_accuracy(model2, valid_loader, DEVICE):.2f}%')
       
   print(f'Time elapsed: {(time.time() - start_time)/60:.2f} min')
   
print(f'Total Training Time: {(time.time() - start_time)/60:.2f} min')
print(f'Test accuracy: {compute_binary_accuracy(model2, test_loader, DEVICE):.2f}%')

输出：

Num Train: 20000
Num Valid: 5000
Num Test: 25000
train_data[0:200] ['Based', 'on', 'an', 'actual', 'story', ',', 'John', 'Boorman', 'shows', 'the', 'struggle', 'of', 'an', 'American', 'doctor', ',', 'whose', 'husband', 'and', 'son', 'were', 'murdered', 'and', 'she', 'was', 'continually', 'plagued', 'with', 'her', 'loss', '.', 'A', 'holiday', 'to', 'Burma', 'with', 'her', 'sister', 'seemed', 'like', 'a', 'good', 'idea', 'to', 'get', 'away', 'from', 'it', 'all', ',', 'but', 'when', 'her', 'passport', 'was', 'stolen', 'in', 'Rangoon', ',', 'she', 'could', 'not', 'leave', 'the', 'country', 'with', 'her', 'sister', ',', 'and', 'was', 'forced', 'to', 'stay', 'back', 'until', 'she', 'could', 'get', 'I.D.', 'papers', 'from', 'the', 'American', 'embassy', '.', 'To', 'fill', 'in', 'a', 'day', 'before', 'she', 'could', 'fly', 'out', ',', 'she', 'took', 'a']
Vocabulary size: 20002
Number of classes: 2
Epoch: 001/010 | Batch 000/313 | Cost: 0.6930
Epoch: 001/010 | Batch 050/313 | Cost: 0.6436
Epoch: 001/010 | Batch 100/313 | Cost: 0.6402
Epoch: 001/010 | Batch 150/313 | Cost: 0.5405
Epoch: 001/010 | Batch 200/313 | Cost: 0.6803
Epoch: 001/010 | Batch 250/313 | Cost: 0.6905
Epoch: 001/010 | Batch 300/313 | Cost: 0.6695
training accuracy: 56.28%
valid accuracy: 56.62%
Time elapsed: 73.09 min
Epoch: 002/010 | Batch 000/313 | Cost: 0.6772
Epoch: 002/010 | Batch 050/313 | Cost: 0.6866
Epoch: 002/010 | Batch 100/313 | Cost: 0.6674
Epoch: 002/010 | Batch 150/313 | Cost: 0.6037
Epoch: 002/010 | Batch 200/313 | Cost: 0.6808
Epoch: 002/010 | Batch 250/313 | Cost: 0.6685
Epoch: 002/010 | Batch 300/313 | Cost: 0.6927
training accuracy: 50.33%
valid accuracy: 50.40%
Time elapsed: 148.10 min
Epoch: 003/010 | Batch 000/313 | Cost: 0.7443
Epoch: 003/010 | Batch 050/313 | Cost: 0.6509
Epoch: 003/010 | Batch 100/313 | Cost: 0.6160
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人面猴
序言：七十年代末，一起剥皮案震惊了整个滨河市，随后出现的几起案子，更是在滨河造成了极大的恐慌，老刑警刘岩，带你破解...
沈念sama阅读 211,948评论 6赞 492
死咒
序言：滨河连续发生了三起死亡事件，死亡现场离奇诡异，居然都是意外死亡，警方通过查阅死者的电脑和手机，发现死者居然都...
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救了他两次的神仙让他今天三更去死
文/潘晓璐我一进店门，熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来，“玉大人，你说我怎么就摊上这事。” “怎么了？”我有些...
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道士缉凶录：失踪的卖姜人
文/不坏的土叔我叫张陵，是天一观的道长。经常有香客问我，道长，这世上最难降的妖魔是什么？我笑而不...
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港岛之恋（遗憾婚礼）
正文为了忘掉前任，我火速办了婚礼，结果婚礼上，老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己，他们只是感情好，可当我...
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恶毒庶女顶嫁案：这布局不是一般人想出来的
文/花漫我一把揭开白布。她就那样静静地躺着，像睡着了一般。火红的嫁衣衬着肌肤如雪。梳的纹丝不乱的头发上，一...
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城市分裂传说
那天，我揣着相机与录音，去河边找鬼。笑死，一个胖子当着我的面吹牛，可吹牛的内容都是我干的。我是一名探鬼主播，决...
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双鸳鸯连环套：你想象不到人心有多黑
文/苍兰香墨我猛地睁开眼，长吁一口气：“原来是场噩梦啊……” “哼！你这毒妇竟也来了？” 一声冷哼从身侧响起，我...
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万荣杀人案实录
序言：老挝万荣一对情侣失踪，失踪者是张志新（化名）和其女友刘颖，没想到半个月后，有当地人在树林里发现了一具尸体，经...
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护林员之死
正文独居荒郊野岭守林人离奇死亡，尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋以下内容为张勋视角年9月15日...
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白月光启示录
正文我和宋清朗相恋三年，在试婚纱的时候发现自己被绿了。大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
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活死人
序言：一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡，死状恐怖，灵堂内的尸体忽然破棺而出，到底是诈尸还是另有隐情，我是刑警宁泽，带...
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日本核电站爆炸内幕
正文年R本政府宣布，位于F岛的核电站，受9级特大地震影响，放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜，却给世界环境...
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男人毒药：我在死后第九天来索命
文/蒙蒙一、第九天我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。院中可真热闹，春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
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一桩弑父案，背后竟有这般阴谋
文/苍兰香墨我抬头看了看天上的太阳。三九已至，却和暖如春，着一层夹袄步出监牢的瞬间，已是汗流浃背。一阵脚步声响...
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情欲美人皮
我被黑心中介骗来泰国打工，没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留，地道东北人。一个月前我还...
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代替公主和亲
正文我出身青楼，却偏偏与公主长得像，于是被迫代替她去往敌国和亲。传闻我的和亲对象是个残疾皇子，可洞房花烛夜当晚...
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