基于TCN的中国诗歌创作。

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简介：
我们致力于构建一个基于中国诗歌作家的研究体系。近期研究表明，简化的TCN架构在各种任务和数据集上均表现出优越性，并且展现了更持久的有效记忆能力。鉴于此，我们利用TCN架构构建了这位中国诗歌作家模型。该项目依赖于Python3.x (经过测试，与3.5版本兼容) 和PyTorch (经过测试，与0.4.0版本兼容)。为了使用此代码，请按照以下步骤操作：首先，克隆仓库： `git clone https://github.com/jfzhang95/Chinese_Poem_Writercd`。然后，要运行演示代码，请执行命令： `python main.py -m fast`。为了对这位中国诗歌作家进行训练，您可以运行： `python train.py`。欲了解更多详细信息，请参考相关文档。我们设计并实现了三种不同的诗歌生成器模式：快速模式——它仅基于前一个词语来预测和生成每个词语。

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客服

Chinese_Poetry_Writer: 基于TCN的中国诗歌创作模型

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本项目介绍了一种基于Temporal Convolutional Network（TCN）的创新模型，专门用于生成高质量的中文诗歌。此模型能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，并通过深度学习技术精准再现古典诗词的艺术美感与韵律结构，为中华文化的传承与发展提供新的可能性。最近的研究表明，在各种任务和数据集上，简单的TCN架构优于RNN，并且具有更长的有效内存。基于这一发现，我们使用了TCN来构建中国诗歌作家模型。项目所需环境： - Python3.x (测试版本为 3.5) - PyTorch (测试版本为 0.4.0) 安装说明：要运行此代码，请先克隆仓库至本地计算机，并进入该文件夹。然后可以尝试演示代码或训练中国诗歌作家模型。项目构建了三种模式的诗歌生成器：快速模式 - 它只能基于最后一个词来生成每个新词。

AI创作诗歌.zip

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《AI创作诗歌》汇集了由先进人工智能技术创造的独特诗篇。这些作品展现了机器学习在模仿和创新人类文学表达上的潜力，为读者提供了探索语言、情感与算法交织之美的独特视角。人工智能（AI）是一种前沿的计算机科学技术，旨在通过模拟、延伸和拓展人类智能来构建智能机器与系统。它融合了多个学科的知识，包括计算机科学、数学、统计学、心理学以及神经科学，并利用深度学习及机器学习等算法使计算机能够从数据中进行学习、理解和推断。在实际应用方面，人工智能涉及众多领域：机器人技术，其中的机器人不仅能完成预设任务，还能通过感知环境自主决策；语言识别和语音助手技术如Siri或小爱同学，它们能理解并回应用户的语音指令；图像识别技术，在安防监控及自动驾驶等领域实现对视觉信息进行精准分析；自然语言处理技术则应用于搜索引擎、智能客服以及社交媒体的情感分析等。此外，专家系统能够在特定领域提供专业级建议，并且物联网中的智能设备通过人工智能优化资源分配与操作效率。随着人工智能的发展不断改变着我们的生活方式，从工作场景到日常生活，智能化以前所未有的方式提升生产力、便捷性和生活质量的同时，也在挑战伦理边界和社会规则，促使我们重新审视人与技术的关系及其长远影响。

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。

基于RNN的中国诗歌生成器——Python版

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本项目是一款用Python开发的基于循环神经网络（RNN）技术的中国诗歌自动生成工具。用户可轻松创作具有古典韵味的诗词作品。一个基于RNN的中国诗歌生成器。

利用RNN进行诗歌创作.rar

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本项目探索了使用循环神经网络（RNN）技术自动生成诗歌的方法。通过训练模型学习大量古典诗词的语言规律和韵律结构，进而实现创新性的诗歌创作。《深度学习框架PyTorch：入门与实践》 RNN作诗如下：代码织锦绘图宏，深度学海任我行。框架之内藏玄机，初窥门径感惊奇。函数优美如诗篇，张量流转见真章。梯度下降寻最优，模型训练不言倦。 PyTorch引领风潮，入门实践皆可教。理论结合实战妙，数据驱动开新窍。

使用 PyTorch 和 LSTM 进行诗歌创作

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本项目利用PyTorch框架与LSTM模型，探索深度学习在自然语言处理领域的应用，实现自动化古诗生成。通过训练大量古典诗词数据，系统能自动生成风格各异、意境优美的诗句。魔改 Pytorch LSTM 用于写诗的实验与猜想测试。

iPoet: 一款用于创造电脑生成诗歌的开源诗歌生成器

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iPoet是一款创新的开源软件，专为创作电脑生成诗歌而设计。它利用先进的算法和语言模型，助力用户探索无限诗意表达的可能性，激发创意灵感。 iPoet 可以根据您选择的主题创作一首诗，并包含您指定的节（段落）长度、节数和 1 行副歌。它使用一个简单的文本段落件（YAML：.yml 扩展名）作为它的字典，这使得你可以在任何 PC 上编辑它。为了简化这一过程，我们制作了一个编辑器程序来整理层次结构并确保 YAML 语法正确。

在PyTorch中运用LSTM神经网络创作诗歌的示例

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本项目展示了如何使用Python的深度学习框架PyTorch和循环神经网络(LSTM)来生成具有诗意的语言模型。通过训练，模型能够模仿人类创作诗歌的方式，输出富有创意的文字组合。在使用PyTorch的情况下，以数万首唐诗为素材训练一个双层LSTM神经网络模型，使该模型能够模仿唐诗的风格进行创作。整个项目代码结构分为四个主要部分：1. model.py 文件定义了用于处理数据的双层LSTM架构；2. data.py 文件包含了从互联网获取的唐诗数据预处理方法；3. utils.py 包含了一些辅助函数，比如损失可视化的功能；4. main.py 负责设置模型参数、执行训练过程和生成新诗。参考书籍为《深度学习框架PyTorch：入门与实践》第九章的内容。以下是main.py中的代码示例及其注释： ```python import sys, os import torch as t from data import get_data # 导入数据处理函数 from model import PoetryModel # 导入定义好的双层LSTM模型类 # 剩余的main.py内容包括但不限于：参数设置、训练循环和诗歌生成等部分。 ``` 以上描述重写了原始文本，保留了原有的技术细节，并且删除了任何不必要的链接或联系信息。

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BERT的中文诗歌生成器

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本项目开发了一种基于BERT模型的创新算法，专门用于高质量中文诗歌创作。通过深度学习技术，系统能够理解诗词韵律和意境，自动生成富有文学美感的诗句。中文诗歌生成器采用基于BERT的模型来创作诗歌。