Advertisement

用Python实现简单的藏头诗生成

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 用Python实现简单的藏头诗生成
    优质
    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。
     
  • Python生成随机藏头诗
    优质
    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的藏头诗生成
    优质
    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Flask和LSTM的诗词及藏头诗生成系统
    优质
    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。
     
  • JavaScript版Acrostic Poem JS: 藏头诗自动生成器
    优质
    JS Acrostic Poem是一款利用JavaScript编写的藏头诗自动创作工具，能够依据用户输入的关键词或句子，巧妙生成富有诗意且结构独特的藏头诗作品。 本程式能够自动生成藏头诗。它采用Ngram语言模型，在两万首全唐诗的基础上计算出统计数值，并利用Viterbi算法拼凑出藏头诗中的每个字，尽管产生的诗句看起来像诗词但可能语义不通顺。 使用方法如下： 创建PoemGen对象并设置参数： ```javascript var m = new PoemGen(); m.setting({ input_str: 想要藏头的字, length: [5, 7], // 每句几个字（五言或七言） position: [1,2,3,4,5,6,lr,rl] // 藏字的位置（第几个字，或左右斜下） }); m.run(function(result){ console.log(result); }); ``` 其中`setting(arg)`用于设定参数： - `input_str`: 想要藏头的字 - `length`: [5, 7]表示每句五个或七个字 - `position`: 表示藏字的位置，可以是1到6或者lr, rl等
     
  • 基于RNN的诗歌生成（Python实现）.zip
    优质
    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。
     
  • 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
    优质
    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。 ```
     
  • 用Python编写诗歌【1分钟】生成古诗词
    优质
    本教程教授如何利用Python编程语言，在短短一分钟内创作出具有古典韵味的诗词。通过简单的代码实现自动化古诗生成，适合对文学和计算机科学都感兴趣的初学者探索尝试。 使用Python的gensim库进行词向量训练可以在一分钟内完成，而基于这些词向量生成诗词歌赋仅需一秒。
     
  • 利用Keras、RNN和LSTM构建的藏头诗生成模型及英译代码与文档解释
    优质
    本项目运用Python的深度学习框架Keras搭建了一个基于循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）的藏头诗自动生成模型，并提供了英文代码注释及详细文档说明。 项目介绍：使用RNN和LSTM模型通过Keras生成古诗，并将生成的诗歌翻译成英文。注意，在main.py文件中省略了模型构建的过程，使用的模型是已经训练好的data/model_1000.h5（迭代了1000次）。此资源包含个人毕业设计项目源码，代码经过测试确保可以正常运行。 特点如下： 1. 本项目的代码已通过全面的测试，并在成功运行后上传。 2. 答辩评审平均分达到96分，请放心下载使用！ 3. 此项目适合计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等）的学生、老师或企业员工学习，也适用于初学者进行进阶学习。同时，它也可以作为毕业设计项目、课程设计作业以及项目初期演示的素材。 4. 如果你的基础较为扎实，在此代码的基础上可以进行修改以实现其他功能，并用于毕设、课设和作业等。 下载后请首先阅读README.md文件（如有），仅供个人学习参考，请勿用于商业用途。