Advertisement

基于深度学习的RNN文本生成:为朋友创作诗歌的完整代码(毕业设计)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本项目运用深度学习技术中的循环神经网络(RNN)模型,旨在开发一套能够自动生成高质量诗歌的系统,并提供完整的Python实现代码。作为一项毕业设计成果,它不仅展示了如何利用AI进行创意写作,还为爱好者提供了实用的学习资源和创作工具。 世界上美好的事物很多,当我们想要表达时,常常会感到文化底蕴不足。看到大海心情舒畅、激情澎湃却只能说“真大啊”;面对鸟巢同样激动不已也只能说“真大啊”。甚至见到美女也是如此感叹。没有深厚的文化底蕴就是如此。 但身处数字时代,五千年的中华文化触手可及!通过让人工智能学习大量诗句,并找出作诗规律,只需给它几个关键字就能得到一首诗。例如: 输入关键词“大海”和“凉风”,输出的诗句是: 大海阔苍苍,至月空听音。 筒动有歌声,凉风起萧索。 输入关键词“建筑”和“鸟巢”,输出的诗句是: 建筑鼓钟催,鸟巢穿梧岸。 深语在高荷,栖鸟游何处。 对于“美女”,则可以得到这样的诗句: 美女步寒泉,归期便不住。 日夕登高看,吟轩见有情。 如果输入的是“我”、“爱”、“美”和“女”,诗会是这样: 我意本悠悠,爱菊花相应。 美花酒恐春,女娥踏新妇。 而使用关键词如“老”、“板”、“英”和“明”,则可以得到这样的诗句: 老锁索愁春,板阁知吾事。 英闽问旧游,明主佳期晚。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • RNN
    优质
    本项目运用深度学习技术中的循环神经网络(RNN)模型,旨在开发一套能够自动生成高质量诗歌的系统,并提供完整的Python实现代码。作为一项毕业设计成果,它不仅展示了如何利用AI进行创意写作,还为爱好者提供了实用的学习资源和创作工具。 世界上美好的事物很多,当我们想要表达时,常常会感到文化底蕴不足。看到大海心情舒畅、激情澎湃却只能说“真大啊”;面对鸟巢同样激动不已也只能说“真大啊”。甚至见到美女也是如此感叹。没有深厚的文化底蕴就是如此。 但身处数字时代,五千年的中华文化触手可及!通过让人工智能学习大量诗句,并找出作诗规律,只需给它几个关键字就能得到一首诗。例如: 输入关键词“大海”和“凉风”,输出的诗句是: 大海阔苍苍,至月空听音。 筒动有歌声,凉风起萧索。 输入关键词“建筑”和“鸟巢”,输出的诗句是: 建筑鼓钟催,鸟巢穿梧岸。 深语在高荷,栖鸟游何处。 对于“美女”,则可以得到这样的诗句: 美女步寒泉,归期便不住。 日夕登高看,吟轩见有情。 如果输入的是“我”、“爱”、“美”和“女”,诗会是这样: 我意本悠悠,爱菊花相应。 美花酒恐春,女娥踏新妇。 而使用关键词如“老”、“板”、“英”和“明”,则可以得到这样的诗句: 老锁索愁春,板阁知吾事。 英闽问旧游,明主佳期晚。
  • GRAMPS:RNN
    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。
  • RNN模型实践++TensorFlow2.0
    优质
    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。
  • PythonRNN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。
  • RNN(Python实现).zip
    优质
    本项目为一个基于循环神经网络(RNN)技术的自动诗歌生成系统,使用Python语言进行开发。通过训练模型学习古典诗词的语言规律和结构特点,最终能够自动生成具有较高艺术价值的诗歌作品。 在IT领域,人工智能(AI)与自然语言处理(NLP)是近年来的研究热点之一,“Python实现基于RNN的诗歌生成”正是这一领域的典型应用案例。此项目利用Python编程语言结合循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN),构建一个能够自动生成诗歌的模型。 RNN是一种专门用于序列数据处理的深度学习模型,尤其适合于时间序列预测和文本等具有时序依赖性的数据处理。与传统的前馈神经网络不同的是,RNN允许信息在时间维度上流动,每个时刻的状态不仅取决于当前输入也受到之前状态的影响。这一特性使它非常适合处理如音频、视频及文字这类需要考虑上下文的信息。 Python因其简洁的语法和丰富的库支持成为AI开发者的首选语言之一,在此项目中可能会使用到TensorFlow、Keras或PyTorch等深度学习框架来构建RNN模型,Numpy与Pandas则用于数据预处理工作,jieba可用于中文分词操作。 在开始构建诗歌生成系统前的第一步是准备训练所需的数据集。这通常包括收集大量诗词作品作为训练素材,并通过jieba进行文本的切分和格式化以适应后续机器学习模型的需求。此外还需执行一系列如去除停用词、标注词性等预处理步骤来提高数据质量。 接着,我们将构建RNN模型自身,在Keras或TensorFlow框架内定义一个简单的LSTM(长短期记忆网络)或GRU层作为核心组件,以优化长期依赖问题的解决。整个架构一般由输入层、隐藏层(即RNN部分)、以及输出层组成,其中后者往往使用softmax激活函数来生成后续字符的概率分布。 训练模型的过程包括编译配置损失函数和优化器的选择、数据批量处理及迭代更新等环节,在此期间模型会逐渐掌握诗歌的结构与风格特征。一旦完成学习阶段后,我们可以通过编写一个简单的生成功能脚本输入起始词或短语,使系统根据已学得模式输出新的诗句。 为了进一步提升生成内容的质量和多样性,可以引入温度参数来控制随机性水平:较低值倾向于产生更保守且接近原始训练集样式的诗歌;较高则可能带来更具创新但或许不太连贯的结果。 “Python实现基于RNN的诗歌生成”这一项目不仅展示了如何运用现代AI技术模仿人类创造性思维的过程,还提供了深入了解深度学习与自然语言处理基础理论的机会,并通过实践体验到了人工智能在艺术创作领域的潜力。
  • RNN中国器——Python版
    优质
    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。
  • 利用最新版TensorFlow构建Char RNN模型,支持英词编写、小说及日语等功能
    优质
    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。
  • 利用RNN进行.rar
    优质
    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。
  • 自动写_;自动写;Python_句_
    优质
    本项目运用深度学习技术与Python编程,旨在开发一套能够自动生成高质量诗歌的系统,探索人工智能在创造性领域的应用潜力。 本自动写诗代码解决的问题是,在随意给出首句的情况下(如“湖光秋月两相和”),输出模型续写的诗句,并要求这些诗句尽可能符合汉语语法和表达习惯。
  • 探究——以《望庐山瀑布》例.pdf
    优质
    本文探讨了利用深度学习技术进行诗歌教学的设计与实践方法,并通过《望庐山瀑布》一诗具体案例,分析其在课堂教学中的应用效果。 基于深度学习的诗文教学设计探索——以《望庐山瀑布》为例的文章探讨了如何利用先进的深度学习技术来改进古典诗歌的教学方法。通过选取李白的《望庐山瀑布》作为案例,文章分析并提出了一系列创新性的教育策略和设计方案,旨在提高学生对古诗词的理解力与鉴赏能力。