基于Flask和LSTM的诗词及藏头诗生成系统

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简介：
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。

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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。

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。

基于LSTM模型的古诗词生成算法与系统实现

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本研究提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）的古诗词生成算法，并实现了相应的古诗词创作系统。该系统能够自动生成风格优美、韵律和谐的古典诗歌作品，为传统文化的传承与发展提供了新的技术手段。近年来，在利用循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）进行古诗自动生成的研究取得了显著进展。然而，RNN 存在梯度问题，导致其无法有效处理时间跨度较长的序列数据，并且不具备长期记忆存储功能。随后出现的长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）方法，在一定程度上解决了 RNN 的这一缺陷。本段落将LSTM 应用到古诗自动生成技术中，并通过使用sparse_categorical_crossentropy损失函数和Adam(lr=0.002)优化算法对模型进行调优。最后，利用 Flask 技术设计了一个 Web 界面，使得用户可以根据提示词生成不同结构的五言律诗、七言绝句及藏头诗。实验结果表明，在古诗自动生成方面，LSTM 模型相较于传统的 RNN 模型能产生更高质量的作品。首先，我们设计并实现了基于 LSTM 的诗歌生成模型，包括模型架构的设计、参数的选择以及训练过程的优化。然后根据用户输入的相关条件，调用相应的模型来生成所需的诗句，并通过 Flask 技术将这些诗展示在前端界面中供用户阅读和欣赏。

基于RNN的古诗词生成

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本项目采用循环神经网络(RNN)技术进行古诗词创作，通过深度学习模型训练，能够自动生成符合韵律和意境的古典诗歌作品。 RNN可以生成古诗词。

基于RNN的古诗词生成

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本研究提出了一种基于循环神经网络(RNN)模型的古诗词自动生成方法，通过深度学习技术捕捉语言和文化韵律，以创新方式探索古典文学创作。标题中的“RNN生成古诗词”指的是使用循环神经网络（Recurrent Neural Network）技术来创建类似于古代诗词的作品。RNN是一种深度学习模型，特别适合处理序列数据，如文本，因为它们能够记忆之前的状态并以此来预测下一个序列元素。在本项目中，RNN被训练在一个包含大量古代诗词的数据集上，通过学习其语言模式和韵律结构后可以生成新的诗歌作品。简洁的描述仅提到“RNN生成古诗词”，表明该项目的核心是利用RNN模型创作中国古典诗词，并可能涉及到对诗句结构的学习以及平仄、押韵等规则的理解。标签“RNN”进一步确认了项目的技术焦点，即在自然语言处理（NLP）领域中广泛应用的深度学习技术。压缩包中的文件名列表提供了项目的几个关键组成部分： 1. README.md：通常包含项目的介绍、安装指南和使用方法。 2. poetry_model.py：可能包含了定义和训练RNN模型的代码。 3. poetry.py：用于处理诗词数据，如预处理、分词等操作。 4. poetry_train.py：包括数据加载、模型编译及训练循环在内的脚本段落件，以完成对模型的训练过程。 5. poetry_gen.py：使用经过充分训练后的RNN模型来生成新的古诗作品。 6. __init__.py：表示该目录被视为一个Python包。 7. poetry.txt：包含大量古代诗词文本的数据集，作为训练材料的基础。在项目中，“poetry.txt”中的古诗词会被预处理成适合输入到RNN模型的格式。然后，在“poetry_model.py”定义的模型会通过“poetry_train.py”的脚本进行训练，并且这一过程可能包括参数初始化、损失函数和优化器的选择等步骤。完成训练后，“poetry_gen.py”可以用来生成新的诗词，基于学习到的语言特征与结构来模拟古代诗人创作的作品。 RNN的工作原理在于接收一个输入序列，在每个时间步产生输出并更新内部状态。LSTM（长短期记忆网络）或GRU（门控循环单元）是RNN的改进版本，常用于解决传统RNN中的梯度消失或爆炸问题，可能在这个项目中也有应用。在生成古诗词时，模型会根据已有的诗句调整其内部状态以产生下一句诗。这个项目展示了如何利用深度学习技术来模拟人类的创造性活动——即创作古诗词，并且涉及到了自然语言处理、序列学习、模型训练及文本生成等多个方面，对于理解RNN在NLP领域的应用具有实际意义。

用Python实现简单的藏头诗生成

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本项目利用Python编写了一个简单的藏头诗生成器。用户输入一系列关键词，程序通过分析大量古诗词数据库来生成一首以这些词为每句首字的新诗。简单有趣，适合诗歌爱好者尝试。在Python的基础上使用字典实现藏头诗的简单应用，并从文件中查找包含关键字的诗句。

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。

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。 ```