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基于LSTM的诗歌生成数据集

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简介：
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。

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  • 基于LSTM的诗歌生成数据集
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    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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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Python的RNN诗歌生成系统.zip
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    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
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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的诗歌生成（Python实现）.zip
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    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。
     
  • 针对LSTM模型的唐诗生成训练数据
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    本研究聚焦于利用长短期记忆网络（LSTM）模型进行唐诗创作的数据准备与优化，探讨如何通过精心设计的训练资料提升模型对古典诗词的理解和生成能力。 文本生成是自然语言处理（NLP）中的一个重要应用领域。通过机器学习技术可以自动根据输入的文本生成唐诗。这一过程涉及利用数据训练LSTM网络，并在此基础上进行预测，从而完成唐诗的生成任务。相关的代码和数据可用于进一步的研究与开发工作。如果有需求的话，请自行下载使用这些资源。
     
  • 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。