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CoupletAI是一个利用卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）和注意力机制的自动创作对子系统。

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简介：
对联AI系统，采用PyTorch实现，构建了自动生成对联的系统，并支持多种模型类型。通常情况下，将一句话转换为另一句话的处理被视为序列生成任务。本项目则针对上联与下联字数差异的特性，巧妙地将其转化为序列标注问题，具体而言，是通过下联来辅助标注上联。该项目依赖于Python 3.6及以上版本，以及PyTorch 1.2及以上版本。为了提供更灵活的运行环境，建议使用烧瓶（可选）。数据集方面，我们提供了包含70多万条对联数据的资源（文件大小约为26MB），您可以选择直接下载或通过提供的提取码进行下载。数据集已解压后放置在当前目录，文件夹命名为“couplet”。随后，运行preprocess.py脚本进行数据预处理。接着执行main.py脚本，并使用[-m model type]参数指定模型类型以进行训练。通过clidemo.py脚本可以在控制台体验AI对联功能；同时，您可以使用参数运行webdemo.py脚本，从而在Web端进行AI对联的应用。此外，项目还支持使用Docker进行部署。详细的命令行参数说明请参考文件内的文档；您也可以在module/model.py文件中自定义模型结构。

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  • 基于CNN-LSTM的卷积神经网络和长短时记忆结合模型
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    本研究提出了一种融合CNN与LSTM的深度学习架构，旨在提高序列数据处理能力。通过结合两者的优点，该模型在多项任务中表现出色。 新的模型是CNN-LSTM。
     
  • 基于CNN-LSTM-Attention（结合卷积神经网络、长短期记忆网络及注意力机制）的多变量时间序列预测模型
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    本研究提出了一种结合CNN、LSTM和Attention机制的新型多变量时间序列预测模型，旨在提升复杂数据模式识别与未来趋势预测的准确性。 基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的多变量时间序列预测方法适用于处理复杂的时间序列数据。该模型能够有效利用多维特征信息，提高预测精度。在MATLAB 2020版本及以上环境中实现此算法时，评价指标包括R²、平均绝对误差(MAE)、均方误差（MSE）、根均方误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)，以全面评估模型性能。代码设计简洁高效，便于学习与调试，并支持不同数据集的灵活替换。
     
  • 长短期记忆(LSTM)网络
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    简介：LSTM（长短期记忆）网络是一种特殊的递归神经网络架构，特别擅长处理并预测时间序列中的长期依赖关系，广泛应用于自然语言处理、语音识别及时间序列预测等领域。 LSTM（长短期记忆网络）是一种时间递归神经网络，适用于处理和预测长时间间隔的重要事件的时间序列数据。它已经在科技领域得到广泛应用，并且基于 LSTM 的系统可以执行多种任务，如语言翻译、机器人控制、图像分析、文档摘要生成、语音识别、手写识别以及聊天机器人的控制等。此外，LSTM 还可用于疾病预测、点击率和股票价格的预测，甚至合成音乐等领域。本段落档旨在通过简单的实现来解释 LSTM 的工作原理。
     
  • 【RP-CNN-LSTM-Attention分类】基于优化递归图的卷积长短期记忆神经网络注意力机制数据分类预测
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    本研究提出了一种结合优化递归图、卷积层和LSTM的新型CNN-LSTM模型，并引入注意力机制，以提升复杂数据集中的分类与预测性能。 基于递归图优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测方法，简称RP-CNN-LSTM-Attention分类，旨在提升数据分类的准确性和效率。该模型结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及注意力机制的优势，并通过引入递归图结构进一步优化其性能。
     
  • 基于CNN-LSTM-Attention的卷积长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据分类预测（Matlab程序已调试）
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    本研究提出了一种融合CNN、LSTM与Attention机制的深度学习模型，用于数据分类和预测，并提供了成熟的Matlab实现代码。 CNN-LSTM-Attention模型结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及注意力机制，在Matlab环境下用于数据分类预测任务。 该程序已调试完毕，无需对代码进行任何更改即可直接运行。具体要求如下： 1. 支持多特征输入，并且可以将LSTM替换为GRU或BiLSTM结构。 2. 要求使用Matlab 2020B及以上版本。 3. 模型特点包括： - 卷积神经网络（CNN）：用于捕捉数据中的局部模式和特征； - 长短期记忆网络（LSTM）：处理并识别长期依赖关系； - 注意力机制：增强了模型对关键信息的聚焦能力，从而提高预测准确性。 4. 程序注释详细清晰，适合初学者使用。附带测试数据集供参考和直接运行。 5. 本项目仅提供模型代码部分。 需要强调的是，该模型主要用于衡量特定数据集上的分类精度，并不能保证在替换不同数据后能够达到预期的预测效果。
     
  • 基于CNN-LSTM-Attention的卷积长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据分类预测（Matlab程序已调试）
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    本研究提出了一种基于CNN-LSTM-Attention架构的数据分类与预测方法，并使用Matlab实现了该模型，现已完成调试。此模型融合了卷积神经网络、长短时记忆网络及注意力机制的优势，有效提高了数据分类和预测的准确性。 CNN-LSTM-Attention模型结合了卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)以及注意力机制，适用于数据分类预测任务，并已使用Matlab语言实现。该程序已经调试完毕，只需替换Excel中的数据即可运行。 此模型的特点如下： 1. 卷积神经网络 (CNN): 用于捕捉输入数据的局部模式和特征。 2. 长短期记忆网络 (LSTM) 或者门控循环单元 (GRU)，甚至双向长短期记忆(BiLSTM) 网络：处理序列数据中的长期依赖关系，适用于识别时间序列或顺序信息的重要性。需要注意的是，运行此程序需要使用Matlab 2020B及以上版本。 3. 注意力机制: 提高模型对关键特征的关注度，从而提升预测精度。 此外，该代码注释清晰详尽，非常适合初学者理解和操作，并附带测试数据以供直接运行参考。然而，请注意，所提供的仅是衡量特定数据集性能的框架；替换不同的数据并不能保证一定能达到预期的效果。
     
  • Python中长短期记忆神经网络(LSTM)的实现
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    本篇文章主要讲解如何在Python环境下搭建和使用LSTM模型，详细介绍其原理、代码实现及应用场景。适合对自然语言处理与时间序列预测感兴趣的读者阅读。 《NLP汉语自然语言处理原理与实现》第九章介绍了LSTM的Python代码实现，并提供了使用Python3编写的可运行示例代码。
     
  • 基于POA-CNN-LSTM-Attention的鹈鹕优化算法(POA)在卷积长短期记忆神经网络中结合注意力机制的应用(用Python实现)...
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    本研究提出了一种创新性的深度学习模型，即基于鹈鹕优化算法（POA）的POA-CNN-LSTM-Attention模型，并使用Python编程语言实现了该方法。此模型通过在卷积长短期记忆神经网络中引入注意力机制，显著提升了处理序列数据的能力和精度。 本段落档详细介绍了基于鹈鹕优化算法（POA）优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制的多变量回归预测项目。该项目旨在解决多变量时间序列数据复杂性的挑战，提升预测精度及模型训练效率。具体而言，项目采用了 CNN 提取空间局部特征、LSTM 捕捉时间依赖性，并结合注意力机制强化关键特征提取；同时使用 POA 实现超参数智能调优。 整个项目涵盖了从数据预处理到结果可视化展示的完整流程，包括详细的代码实现和 GUI 界面设计。此外，文档还探讨了模型在工业制造、金融市场及气象预测等多个领域的应用，并展望未来改进方向如多模态数据融合与自适应动态模型结构等。 本资源适合具备一定编程基础和深度学习经验的研发人员使用，尤其是对多变量时间序列预测以及智能优化算法感兴趣的工程师和研究人员。项目的主要目标包括： 1. 通过 CNN-LSTM-Attention 模型架构提升多变量时间序列数据的预测精度； 2. 利用 POA 优化算法实现高效超参数调优，减少调参时间和成本； 3. 使用注意力机制增强模型对关键特征的关注度，提高预测解释性和可靠性。 该资源不仅提供了详细的代码实现，还涵盖了从理论到实践的所有指导。建议读者结合实际应用场景逐步理解并应用各个模块的功能，在数据预处理、模型调优及结果可视化方面尤其需要重视。同时，还需关注项目中的注意事项如数据质量控制和模型复杂度管理等以确保模型的稳健性和高效性。
     
  • 长短期记忆网络（LSTM算法）
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    简介：长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的递归神经网络架构，通过门控机制有效解决了传统RNN模型的长期依赖问题，在序列数据建模中表现优异。 长短期记忆网络详解，包含详细的解释。英文资源对理解LSTM网络的结构有很大帮助！