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机器人运用TensorFlow创作唐诗。

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简介：
1. 首先，需要收集数据。具体而言，数据集一可从以下链接下载：https://github.com/todototry/AncientChinesePoemsDB。该仓库是一个存储古代中国诗歌和古代中国发音的数据库。数据集二则位于：https://github.com/jackeyGao/chinese-poetry，它是一个包含超过 5.5 万首唐诗、26 万首宋诗、2.1 万首宋词以及其他古典文集的中华古典文集数据库。该数据库收录了近 1.4 万位唐宋两朝的著名诗人，以及两宋时期 1.5 千年的古词人。所有这些数据均来源于互联网。数据集一包含每首诗歌的详细信息。

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  • 笔记：用TensorFlow实现机器人写唐诗
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    本项目利用TensorFlow框架训练神经网络模型，使机器能够模仿人类创作唐诗，展现了深度学习技术在自然语言处理领域的应用前景。 1. 准备数据 1.1 数据下载 数据集1：https://github.com/todototry/AncientChinesePoemsDB（这是一个古代中国诗词及其发音数据库的仓库）。 数据集2：https://github.com/jackeyGao/chinese-poetry（该数据库包含5.5万首唐诗、26万首宋诗以及2.1万首宋词，以及其他古典文集。诗人涵盖了唐朝和宋朝近1.4万名古诗人及两宋时期的1.5千名古词人）。 数据来源于互联网。
     
  • 可以创作诗歌的自动作诗机
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    自动作诗机是一款创新软件，能够分析古代诗词规律并自动生成优美的诗句。它不仅为诗人提供了灵感，也让普通用户享受到了诗词创作的乐趣。 可根据用户需求自动作诗，并支持设置是否押韵及指定韵脚。此外，还能根据用户的指示创作具有现代感的诗句。
     
  • 唐诗生成之机器深度学习写诗词
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    本项目利用机器深度学习技术探索唐诗创作，通过模拟人类学习过程，解析海量唐诗数据，进而自动生成风格相近的新作品。 使用TensorFlow进行深度学习训练，使机器能够创作古诗词。其中包括唐诗的生成。
     
  • 唐诗生成器 自动下载 自动生成唐诗
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    这是一款自动化的唐诗生成工具，能够帮助用户一键下载并自动生成富有韵味的唐诗作品，体验古典诗词的魅力。 通过使用唐诗语料库，并进行去噪预处理、分词、生成搭配和主题等步骤，在Python环境中可以生成新的唐诗作品。
     
  • 唐诗创作的RNN模型实践+深度学习+TensorFlow2.0
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    本项目通过构建基于深度学习和TensorFlow 2.0的循环神经网络(RNN)模型来实现对唐诗的创造性模仿与生成，旨在探索古典文学作品在现代技术手段下的新表达形式。 内容概述：1. 基于循环神经网络LSTM的RNN唐诗写作模型 2. 精美的答辩PPT（让老师印象深刻）3. 实验报告（便于理解代码，阅读无障碍） 实验目的： 1. 使用深度学习架构TensorFlow构建循环神经网络RNN模型来生成唐诗。 2. 要求使用“日、红、山、夜、湖、海、月”等词汇作为诗歌的开始词。 建议： 1. 环境搭建非常重要，确保所有必要的库和框架都已正确安装并配置好。 2. 深入理解代码至关重要。读懂每一行代码将对你大有裨益，有助于更好地掌握模型的工作原理以及优化过程。
     
  • TensorFlow 使用 LSTM 进行诗歌创作的代码和数据
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    本项目利用TensorFlow框架与LSTM模型进行中文古诗创作。通过深度学习技术解析大量诗词作品，生成具有韵律美感的新作，为古典文学爱好者提供灵感源泉。 TensorFlow LSTM 写诗的代码与数据涉及使用循环神经网络（LSTM）模型来生成诗歌。这个过程通常包括准备训练数据、构建LSTM模型以及通过调整参数使模型能够学习到语言模式并创作出新的诗句。实现这一目标需要对Python和TensorFlow有较深的理解，并且熟悉自然语言处理技术。
     
  • 自动诗歌创作的人工智能写词机
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    简介：自动诗歌创作的人工智能写词机能够运用先进的自然语言处理技术，解析与学习海量文学作品，自动生成风格各异、富有创意的诗词，为文学创作提供新颖灵感。 通过运用深度学习中的自然语言处理技术来自动学习全唐诗，并最终能够创作出符合固定格式的唐诗。
     
  • 基于TensorFlow 1.0 API的Python中文古诗生成机器人
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    本项目采用TensorFlow 1.0 API开发了一款能够创作中文古诗的Python程序。该机器人通过学习大量古代诗歌数据，运用深度学习技术自动生成风格独特的诗词作品。 中文古诗自动作诗机器人非常出色。该系统基于TensorFlow 1.0 API开发，并集成了创作歌词的功能。
     
  • 唐诗与藏头诗生成，利用Keras和LSTM-RNN技术，支持定制化创作，文档完备
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    本项目采用Keras框架及LSTM-RNN技术，专为唐诗与藏头诗生成设计，具备高度定制化能力，并提供详尽文档指导。 本段落介绍了一种基于Keras框架的LSTM-RNN模型，在Python环境下使用TensorFlow、Keras以及H5py库进行唐诗五言绝句自动生成的方法，并利用Jupyter notebook及numpy等工具完成相关操作，附带训练好的模型文件供用户直接应用。该模型具备生成藏头诗、随机写诗和根据给定第一句或字作诗的功能。 测试结果显示，在配备Tesla K80 GPU的环境下，每轮迭代耗时约为2秒，并总共进行了超过3万个epoch的训练过程。在训练过程中取得的结果令人满意： ``` ==================Epoch 4304===================== 县幽公事稀，上仙晓更高。 风行随时朝，还云避倚里。 病客与僧闲，来王不鹤星。 火气北所晚，边飞无已去。 玉律阳和变，下石凤明君。 对动晨桂步，飞群安行金。 ==================Epoch 4308===================== 绮阁云霞满，地国五自去。 云人芳国思，云堂兵曲中。 帝城深处寺，此梦与云色。 朝枝使天何，水天开光时。 石门千仞断，乡金在画使。 天林东去结，北里石叶锦。 ```
     
  • Python创作古诗词
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    利用Python编程语言创作古诗词，结合自然语言处理技术与古典文学之美，探索现代科技与传统文化融合的新途径。 Python古诗词生成是一种利用编程技术来创作古典诗歌的方法。通过使用Python语言及其相关库，可以训练模型学习古代文学作品的风格与结构，并根据设定的主题或条件自动生成符合规范的新诗作。这种方法不仅有助于深入理解中文诗词的艺术特色和文化内涵，还能为现代创作者提供灵感来源及写作辅助工具。 该技术通常涉及自然语言处理（NLP）、机器学习等领域知识的应用，如循环神经网络(RNN)、长短时记忆模型(LSTM)等深度学习架构，在大量经典文献基础上进行训练优化。此外，还可以结合词向量表示(Vector Representation of Words)，提高生成文本的质量和流畅度。 总之，Python古诗词生成项目体现了跨学科融合的魅力与潜力，为传承与发展中华优秀传统文化开辟了新途径。