利用Python开发的，一个基于循环神经网络的中国诗歌生成系统。-ITADN社区

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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。

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本项目探索了采用循环神经网络（RNN）技术自动生成歌词的方法，通过训练模型学习大量现有歌词的数据模式与结构，使机器能够创作出风格各异、富有创意的新歌词。循环神经网络RNN在自然语言处理中的应用可以通过基于TensorFlow的简单实现来探索。运行名为jielun_song.py的文件可以进行相关操作。

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。

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。

基于循环神经网络的文本生成代码包.zip

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本资源提供一个基于循环神经网络(RNN)实现的文本生成代码包。通过训练模型可以自动生成与训练语料风格一致的文章或段落。适合自然语言处理研究者及爱好者使用和学习。【项目资源】：涵盖前端、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、大数据及课程资源等多种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python等语言和技术的项目代码。【项目质量】：所有提供的源码都经过严格测试，可以直接运行，并且确保功能正常后才上传发布。【适用人群】：适合希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者使用。这些资源可以作为毕业设计项目、课程作业、大作业、工程实训以及初期项目的参考和基础。【附加价值】：每个项目都具有较高的学习借鉴价值，可以直接拿来修改复刻。对于有一定编程经验或者热衷于研究的人来说，在这些代码基础上进行扩展或二次开发，实现更多功能是完全可能的。【沟通交流】：如果有任何使用上的问题，请随时与博主联系，博主会及时给予解答和帮助。我们鼓励下载并实际应用这些资源，并欢迎各位互相学习、共同进步。

用Python实现循环神经网络(RNN)

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本文章介绍了如何使用Python语言构建和训练一个简单的循环神经网络模型（RNN），适用于对自然语言处理或时间序列预测感兴趣的读者。基于Python的循环神经网络（RNN）实现涉及使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来构建能够处理序列数据的模型。在实践中，这包括定义隐藏层的状态更新函数以及输出预测值的方式。通过这种方式，RNN可以捕捉到时间序列中的长期依赖关系，并应用于诸如自然语言处理、语音识别和时间序列预测等领域。实现一个基本的循环神经网络通常需要以下步骤： 1. 导入所需的库：例如numpy, matplotlib, tensorflow或pytorch。 2. 准备数据集：这包括预处理文本或者其它形式的时间序列数据，以便于模型训练。 3. 定义RNN架构：选择合适的激活函数、隐藏层的数量以及每个隐藏层的神经元数量等参数。可以使用LSTM（长短期记忆网络）或GRU（门控循环单元）来改进标准RNN的表现和稳定性问题。 4. 训练模型：通过反向传播算法调整权重，以最小化损失函数值，并在验证集上评估性能。 5. 测试与应用：最后，在测试数据集上进行预测并分析结果。

基于Python的循环神经网络智能聊天机器人系统.zip

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本项目为一个基于Python开发的循环神经网络(RNN)驱动的智能聊天机器人。通过深度学习技术，该系统能进行自然语言处理和生成对话，实现智能化的人机交互体验。本设计研究了智能聊天机器人技术，并基于循环神经网络构建了一套系统。该系统的组成部分包括：制作问答聊天数据集、搭建RNN神经网络、训练seq2seq模型以及实现智能对话功能。实验结果显示，此系统能够快速且准确地回应用户的聊天话语，并能模仿朋友的语气风格进行回复。

在PyTorch中运用LSTM神经网络创作诗歌的示例

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本项目展示了如何使用Python的深度学习框架PyTorch和循环神经网络(LSTM)来生成具有诗意的语言模型。通过训练，模型能够模仿人类创作诗歌的方式，输出富有创意的文字组合。在使用PyTorch的情况下，以数万首唐诗为素材训练一个双层LSTM神经网络模型，使该模型能够模仿唐诗的风格进行创作。整个项目代码结构分为四个主要部分：1. model.py 文件定义了用于处理数据的双层LSTM架构；2. data.py 文件包含了从互联网获取的唐诗数据预处理方法；3. utils.py 包含了一些辅助函数，比如损失可视化的功能；4. main.py 负责设置模型参数、执行训练过程和生成新诗。参考书籍为《深度学习框架PyTorch：入门与实践》第九章的内容。以下是main.py中的代码示例及其注释： ```python import sys, os import torch as t from data import get_data # 导入数据处理函数 from model import PoetryModel # 导入定义好的双层LSTM模型类 # 剩余的main.py内容包括但不限于：参数设置、训练循环和诗歌生成等部分。 ``` 以上描述重写了原始文本，保留了原有的技术细节，并且删除了任何不必要的链接或联系信息。

利用循环神经网络预测微博转发行为

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本研究运用循环神经网络模型分析和预测微博用户的转发行为，旨在探索社交媒体上信息传播规律，并为内容推广策略提供依据。随着网络的快速发展，微博已成为社交网络中重要的信息传播与收集平台。微博转发是其信息扩散的关键方式之一，因此研究微博转发问题对于理解微博的信息传播机制、提升营销效果及进行舆情监控具有重要意义。影响微博被转发的主要因素包括：粉丝的兴趣和他们对微博内容的相关性评价；企业的营销策略以及用户的关注者数量的变化情况。以往的预测模型在考虑这些方面时存在不足之处，因此我们提出了一种基于循环神经网络的方法来预测微博的转发量级。具体而言，首先通过SIM-LSTM模型构建出微博被转发的趋势度量值，然后利用TF-IDF算法计算粉丝兴趣与微博文本的相关性程度，最后借助于一个神经网络模型来进行预测分析以确定用户是否会转发该条信息。实验结果显示，相较于其他现有的预测方法，本段落所提出的新型算法在评估指标（如F1分数）上的表现提高了大约5%。

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利用Python开发的，一个基于循环神经网络的中国诗歌生成系统。

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