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基于BERT的中文诗歌生成器

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于RNN的古诗生成器
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    本项目开发了一种基于循环神经网络（RNN）的模型，用于自动创作古典诗歌。该系统能学习并模仿古代诗词的语言风格与结构规则，从而生成具有较高艺术价值和文学美感的新作品。 本段落详细介绍了基于循环神经网络(RNN)的古诗生成器，并具有一定的参考价值。对这一主题感兴趣的读者可以进行参考阅读。
     
  • 基于RNN的古诗生成器
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    本项目开发了一种基于循环神经网络(RNN)的模型，用于自动创作古诗词。通过学习大量古代诗歌的数据集，该系统能够模仿古人风格，自动生成符合韵律和意境的新作品。 基于循环神经网络（RNN）的古诗生成器项目灵感来源于手机百度上的“为你写诗”功能，当时感觉非常酷炫。学习了深度学习后，了解其原理并决定自己动手实现一个类似的模型进行练习。 本段落旨在介绍使用循环神经网络构建的一个能够自动生成古体诗词的工具，并简要分享了一些训练过程中的心得体会与遇到的问题。虽然格式上基本符合要求，但生成诗句的质量仍有待提高，在意境方面还需进一步优化和完善。 以下是经过初步测试后的一些示例： 1. 树阴飞尽水三依，谩自为能厚景奇。 莫怪仙舟欲西望，楚人今此惜春风。 2. 岩外前苗点有泉，紫崖烟霭碧芊芊。 似僧月明秋更好。
     
  • 基于RNN的古诗生成器.zip
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    本项目为一个基于循环神经网络（RNN）技术开发的古诗自动生成工具。通过深度学习大量古典诗歌数据，该模型能够创作出风格接近传统诗词的新作品，适用于文学爱好者和研究者进行创意探索和学术分析。 【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频以及网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python等项目代码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕业设计项目、课程设计、大作业、工程实训或者初期项目立项的资源。 【附加价值】： 这些项目具有较高的学习借鉴价值，也可以直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，在这些基础代码上进行修改和扩展可以实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，请随时与博主联系，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。