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利用Keras、RNN和LSTM构建的藏头诗生成模型及英译代码与文档解释

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简介：
本项目运用Python的深度学习框架Keras搭建了一个基于循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）的藏头诗自动生成模型，并提供了英文代码注释及详细文档说明。 项目介绍：使用RNN和LSTM模型通过Keras生成古诗，并将生成的诗歌翻译成英文。注意，在main.py文件中省略了模型构建的过程，使用的模型是已经训练好的data/model_1000.h5（迭代了1000次）。此资源包含个人毕业设计项目源码，代码经过测试确保可以正常运行。 特点如下： 1. 本项目的代码已通过全面的测试，并在成功运行后上传。 2. 答辩评审平均分达到96分，请放心下载使用！ 3. 此项目适合计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等）的学生、老师或企业员工学习，也适用于初学者进行进阶学习。同时，它也可以作为毕业设计项目、课程设计作业以及项目初期演示的素材。 4. 如果你的基础较为扎实，在此代码的基础上可以进行修改以实现其他功能，并用于毕设、课设和作业等。 下载后请首先阅读README.md文件（如有），仅供个人学习参考，请勿用于商业用途。

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  • 利用Keras、RNN和LSTM构建的藏头诗生成模型及英译代码与文档解释
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    本项目运用Python的深度学习框架Keras搭建了一个基于循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）的藏头诗自动生成模型，并提供了英文代码注释及详细文档说明。 项目介绍：使用RNN和LSTM模型通过Keras生成古诗，并将生成的诗歌翻译成英文。注意，在main.py文件中省略了模型构建的过程，使用的模型是已经训练好的data/model_1000.h5（迭代了1000次）。此资源包含个人毕业设计项目源码，代码经过测试确保可以正常运行。 特点如下： 1. 本项目的代码已通过全面的测试，并在成功运行后上传。 2. 答辩评审平均分达到96分，请放心下载使用！ 3. 此项目适合计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等）的学生、老师或企业员工学习，也适用于初学者进行进阶学习。同时，它也可以作为毕业设计项目、课程设计作业以及项目初期演示的素材。 4. 如果你的基础较为扎实，在此代码的基础上可以进行修改以实现其他功能，并用于毕设、课设和作业等。 下载后请首先阅读README.md文件（如有），仅供个人学习参考，请勿用于商业用途。
     
  • 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。 ```
     
  • 基于Flask和LSTM的诗词及藏头诗生成系统
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    本项目构建了一个使用Python Flask框架与长短期记忆网络(LSTM)技术的诗词创作平台，能够自动生成古风诗词并创作符合用户指定主题或开头词汇的藏头诗。 前言：基于flask+LSTM实现AI写诗功能，支持根据提示词续写全诗或藏头诗。该项目参考了《pytorch入门与实践》的教程。 运行效果如下： 1. 首句生成：输入提示词后可以自动生成诗句。由于提示词是基于训练数据分词后的结果，可能会出现无法生成的情况。 2. 保存功能：在生成诗句后填写作者和诗名并点击“保存”，即可将作品存入数据库中。 其他用户的作品可以在界面的广场选项卡查看。 藏头诗示例： 输入今天天气不错，系统会根据提示词生成如下诗句： 今日一气生。 天子行北极。 天府拱飞车。 气利纵横折。 不知天地地。 错豁三秋景。 数据集：整理好的numpy格式的数据集中包含了57,580首唐诗，每首都截取了125字的部分。不足或超过125字的诗歌内容则进行了补充或者删除处理以适应统一长度要求。
     
  • 基于LSTM的藏头诗生成
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    本项目提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的藏头诗自动生成方法。通过深度学习技术，模型能够理解并创作符合汉语诗歌韵律和意境的藏头作品，为自然语言处理领域增添新的应用实例。 我是在网上教程视频中学到了如何生成唐诗，并按照视频中的案例手动编写了代码。如果仅仅是复制粘贴别人给出的内容进行操作，实际上学到的东西是有限的。因此，我想尝试自己制作藏头诗的功能会是怎样实现的。虽然网上的资源提供了类似功能的源码，但我发现这些源码并不完全符合我的需求，所以我基于之前编写的代码进行了修改和完善。
     
  • 利用Python和TensorFlow 2.0结合RNN构建古体诗生成器【100011344】
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    本项目运用Python及TensorFlow 2.0框架，采用循环神经网络（RNN）技术开发了一款能够创作古体诗词的智能生成器。该系统通过深度学习古代诗歌语料库中的模式与结构，实现高质量的古诗自动生成功能。项目编号：100011344 该项目主要包括以下功能：使用唐诗数据集训练模型；利用训练好的模型随机生成一首古体诗；用同样的模型续写一首古体诗；以及通过该模型随机生成一首藏头诗。
     
  • 利用最新版TensorFlow构建的Char RNN模型，支持英文创作、诗歌写作、歌词编写、小说生成、代码创作及日语文本生成等功能
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    这款基于最新TensorFlow版本开发的Char RNN模型，能够高效地进行英文创作、诗歌和歌词编写、小说生成以及日语文本制作，并支持代码编写。 这是一个基于最新版本TensorFlow的Char RNN实现，能够生成英文、诗歌、歌词、小说以及代码，并且还能生成日文等内容。
     
  • GRAMPS：基于RNN的英文诗歌生成器
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    GRAMPS是一款利用循环神经网络（RNN）技术来创作英文诗歌的人工智能程序，能够生成风格独特、富有创意的作品。 GRAMPS：生成真正超赞的隐喻诗（有时）。我们实现了字级递归神经网络（RNN），以生成带有嵌入式隐喻的主题押韵诗，并介绍了我们的独特方法，提供了一些诗歌示例及其评论。我们认为，与大多数竞争对手系统相比，我们的系统具有更高的创造自主权，能够创作新颖、有价值且有意的诗歌。尽管该系统可能无法始终如一地独立创造出有价值的诗歌，但我们相信人类诗人可以利用它获得灵感。 “为什么要问诗？因为生活，我回答。” — 德扬·斯托雅诺维奇 诗歌是欢乐与悲伤，自然与自我，生与死的表现形式。它是每种文化中的最高级文字艺术之一，其目的是通过词汇捕捉某些人类体验的片段，并将诗人的情感传递给读者。 我们的工作就是赋予机器灵魂：让它们创作出能够表达情感和思想的诗篇。
     
  • 基于RNN和LSTM网络的唐诗生成方法.tar.gz
    优质
    本研究提出了一种结合循环神经网络（RNN）与长短期记忆模型（LSTM）的方法，旨在高效准确地生成具有古典韵味的唐诗，为自然语言处理中的文本创作任务提供了新的思路。 使用LSTM编写唐诗，并采用TensorFlow框架实现。代码可以正常运行并包含所需数据集。
     
  • Python生成随机藏头诗
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    本项目利用Python编程语言结合古典文学元素，自动创作藏头诗。通过随机选取词语或诗句片段，以特定主题词为开头，生成富有创意与趣味性的诗歌作品。 使用字典来对txt文件中的诗句进行挑选，从而生成藏头诗（以对角线对齐的方式）。同时可以输入4-7个字来随机生成。