稻香居电脑作诗机，用于诗歌生成。-ITADN社区

诗词生成器（稻香居电脑作诗机）

优质

诗词生成器，即稻香居电脑作诗机，是一款利用算法自动生成诗歌的软件工具。用户只需输入关键词或限定条件，即可体验机器创作古典诗词的魅力，感受科技与传统文化的独特融合。诗歌生成器（稻香居电脑作诗机）原地址不能下载了，因此我将其贡献出来。

优质

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。

用Python编写诗歌【1分钟】生成古诗词

优质

本教程教授如何利用Python编程语言，在短短一分钟内创作出具有古典韵味的诗词。通过简单的代码实现自动化古诗生成，适合对文学和计算机科学都感兴趣的初学者探索尝试。使用Python的gensim库进行词向量训练可以在一分钟内完成，而基于这些词向量生成诗词歌赋仅需一秒。

可以创作诗歌的自动作诗机

优质

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BERT的中文诗歌生成器

优质

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。

基于LSTM的诗歌生成数据集

优质

本数据集采用长短时记忆网络(LSTM)技术，旨在创建高质量的诗句。包含大量训练样本，用于优化模型对古典诗词结构和韵律的理解与模仿能力。基于LSTM的诗词生成数据集主要用于训练模型以创作高质量的古典诗词。该数据集包含大量的历史文献资料，通过深度学习技术可以有效提升机器自动生成诗歌的能力与质量。 LSTM算法的应用使得模型能够更好地捕捉文本中的长依赖关系，在古诗文领域展现出了极高的应用价值和研究潜力。

AI创作诗歌.zip

优质

《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。

自动生成诗歌工具RAR版

优质

自动生成诗歌工具RAR版是一款方便存储和传输的压缩软件包，内含先进的诗歌创作程序。用户只需输入关键词或主题，即可一键生成优美动人的诗篇，激发文学灵感，适合诗歌爱好者与创作者使用。在当今信息技术迅速发展的时代，人工智能（AI）已经渗透到各行各业之中，在艺术创作领域也发挥了重要作用。自动写诗作为AI与自然语言处理技术结合的产物，成为了一种有趣且具有挑战性的应用。通过分析名为“自动写诗.rar”的压缩包文件，我们可以探究该技术的多维价值和实现过程。为了实现自动写诗的功能，AI系统需要大量的诗歌数据进行训练。这些数据构成了一个“诗歌”文本数据集，对于机器学习模型的学习至关重要。只有接触并分析足够的诗歌样本，模型才能理解诗歌的语言结构、韵律规则以及意境表达。多样化的数据来源包括古诗词和现代诗等不同风格的作品。文档《实验三自动写诗实验指导书.doc》可能详细介绍了从数据准备到效果评估的整个流程。在这个文档中，我们可能会了解到如何选择合适的机器学习算法来训练模型，并了解当前在自动写诗任务中最常用的深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和Transformer等。在开始训练之前，进行数据预处理是必要的步骤，包括清洗和格式化等工作。接下来，在大量的诗歌样本上反复迭代调整参数以优化生成的诗句质量与美感至关重要。超参数的选择对模型性能及效率有着直接影响。完成训练后，需要通过一系列评价指标来客观评估模型效果，如BLEU、ROUGE等评分系统广泛应用于衡量语言模型生成文本的质量。除了定量分析外，人工评审也是不可或缺的一部分，将AI创作的诗歌与人类作家的作品进行对比可以直观地看到差距所在，并讨论实验过程中遇到的问题和解决方案。《自动写诗_实验报告.doc》记录了整个项目的具体结果及详细分析。其中不仅包含由模型生成的诗句实例及其风格、意境等方面的比较研究，还可能包括对技术挑战以及未来发展方向的相关论述。而文档“实验三自动写诗ppt.ppt”则用于演示和展示项目的精髓内容，通常涵盖实验目的与目标设定、相关背景介绍等内容，并通过图表形式清晰地展示了数据处理流程及关键成果。对未来工作的展望部分为该领域的进一步研究提供了方向性思考。综上所述，“自动写诗.rar”压缩包文件中的资料揭示了AI技术在艺术创作领域应用的潜力，同时也提出了新的问题：如何平衡算法创新与传统审美标准？如何确保机器生成的作品既能保留经典韵味又能表达现代情感和思想？随着未来的发展趋势，人工智能将继续推动艺术表现形式的革新。

基于Python的RNN诗歌生成系统.zip

优质

本项目为一个利用Python开发的循环神经网络(RNN)模型，旨在自动创作诗歌。通过训练大量经典诗词数据，该系统能够学习到语言韵律与结构，并据此生成具有较高艺术价值的新诗作品。资源包括设计报告（word格式）+代码及数据。整个过程分为两步：训练和使用。为了进行有效的训练，首先需要准备相应的数据集。我这里的数据样例如下：床前明月光疑是地上霜举头望明月低头思故乡渌水明秋月南湖采白蘋荷花娇欲语 … 这只是其中的一小部分，总共大约有70,000句左右的句子存储在一个txt文档中。训练过程分为三个步骤：准备数据、构建模型和进行训练并保存。详细的介绍可以参考相关文献或资源。

GRAMPS：基于RNN的英文诗歌生成器

优质

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。

是否确定退出登录?

稻香居电脑作诗机，用于诗歌生成。

全部评论 (0)