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利用RNN深度学习构建的自动诗歌生成程序。

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简介：
我们开发了一个基于循环神经网络（RNN）的自动诗歌创作程序，该程序集成了预先训练好的模型，使其可以直接运行，并且其中也包含了用于训练的数据集。

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  • 利用RNN进行深度学习的自动写诗程序
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    这款自动写诗程序采用递归神经网络(RNN)技术，通过深度学习大量诗歌作品，能够自动生成风格各异、韵律优美的诗词。 我开发了一个自动写诗的程序，使用了RNN模型，并且已经训练好了可以直接运行。训练数据也包含在内。
     
  • 自动写诗_深度学习；自动写诗；Python代码_生成诗句_
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    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。
     
  • 利用Python和TensorFlow 2.0结合RNN构建古体诗生成器【100011344】
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    本项目运用Python及TensorFlow 2.0框架，采用循环神经网络（RNN）技术开发了一款能够创作古体诗词的智能生成器。该系统通过深度学习古代诗歌语料库中的模式与结构，实现高质量的古诗自动生成功能。项目编号：100011344 该项目主要包括以下功能：使用唐诗数据集训练模型；利用训练好的模型随机生成一首古体诗；用同样的模型续写一首古体诗；以及通过该模型随机生成一首藏头诗。
     
  • 唐诗生成之机器深度学习写诗词
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    本项目利用机器深度学习技术探索唐诗创作，通过模拟人类学习过程，解析海量唐诗数据，进而自动生成风格相近的新作品。 使用TensorFlow进行深度学习训练，使机器能够创作古诗词。其中包括唐诗的生成。
     
  • 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。
     
  • 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）
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    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。
     
  • 利用RNN进行诗歌创作.rar
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    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。
     
  • 自动生成诗歌工具RAR版
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    自动生成诗歌工具RAR版是一款方便存储和传输的压缩软件包，内含先进的诗歌创作程序。用户只需输入关键词或主题，即可一键生成优美动人的诗篇，激发文学灵感，适合诗歌爱好者与创作者使用。 在当今信息技术迅速发展的时代，人工智能（AI）已经渗透到各行各业之中，在艺术创作领域也发挥了重要作用。自动写诗作为AI与自然语言处理技术结合的产物，成为了一种有趣且具有挑战性的应用。通过分析名为“自动写诗.rar”的压缩包文件，我们可以探究该技术的多维价值和实现过程。 为了实现自动写诗的功能，AI系统需要大量的诗歌数据进行训练。这些数据构成了一个“诗歌”文本数据集，对于机器学习模型的学习至关重要。只有接触并分析足够的诗歌样本，模型才能理解诗歌的语言结构、韵律规则以及意境表达。多样化的数据来源包括古诗词和现代诗等不同风格的作品。 文档《实验三 自动写诗实验指导书.doc》可能详细介绍了从数据准备到效果评估的整个流程。在这个文档中，我们可能会了解到如何选择合适的机器学习算法来训练模型，并了解当前在自动写诗任务中最常用的深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和Transformer等。 在开始训练之前，进行数据预处理是必要的步骤，包括清洗和格式化等工作。接下来，在大量的诗歌样本上反复迭代调整参数以优化生成的诗句质量与美感至关重要。超参数的选择对模型性能及效率有着直接影响。 完成训练后，需要通过一系列评价指标来客观评估模型效果，如BLEU、ROUGE等评分系统广泛应用于衡量语言模型生成文本的质量。除了定量分析外，人工评审也是不可或缺的一部分，将AI创作的诗歌与人类作家的作品进行对比可以直观地看到差距所在，并讨论实验过程中遇到的问题和解决方案。 《自动写诗_实验报告.doc》记录了整个项目的具体结果及详细分析。其中不仅包含由模型生成的诗句实例及其风格、意境等方面的比较研究，还可能包括对技术挑战以及未来发展方向的相关论述。 而文档“实验三 自动写诗ppt.ppt”则用于演示和展示项目的精髓内容，通常涵盖实验目的与目标设定、相关背景介绍等内容，并通过图表形式清晰地展示了数据处理流程及关键成果。对未来工作的展望部分为该领域的进一步研究提供了方向性思考。 综上所述，“自动写诗.rar”压缩包文件中的资料揭示了AI技术在艺术创作领域应用的潜力，同时也提出了新的问题：如何平衡算法创新与传统审美标准？如何确保机器生成的作品既能保留经典韵味又能表达现代情感和思想？随着未来的发展趋势，人工智能将继续推动艺术表现形式的革新。