TensorFlow驱动的机器人创作：探索古代唐诗数据集

本笔记主要探讨了使用TensorFlow进行机器人创作唐诗的技术实践，涉及了数据准备和模型构建的关键步骤。首先，数据的获取是关键环节，作者引用了两个数据集： 1. 数据集1：来自GitHub的AncientChinesePoemsDB，这是一个包含古代汉语诗歌和古代汉语发音的数据库，每首诗都以文本文件的形式存在。由于其结构简单，便于处理，被选择用于模型构建。 2. 数据集2：由jackeyGao提供的chinese-poetry，这是一个更为全面的古典文学数据库，涵盖了5.5万首唐诗、26万首宋诗、2.1万首宋词等，总计约1.4万古诗人和1.5千古词人的作品。数据集2采用JSON文件存储，每千首诗词为一个文件。 在数据整理阶段，作者使用Python脚本`write_txt_to_one_file`函数，将数据集1中的多个文本文件合并成一个统一的`tangshi.txt`文件，确保每行一个诗篇，同时处理了一些异常情况，如遇到特殊标点符号或不符合诗歌格式的行会被忽略。 为了训练机器学习模型，特别是可能涉及到的自然语言处理（NLP）和深度学习技术，如Transformer架构（可能与TensorFlow的`tf.keras`库相关），数据预处理是必不可少的。这可能包括分词、去除停用词、词向量化（如使用Word2Vec或BERT编码）、以及可能的序列填充或截断，以便让模型能够处理不同长度的诗歌。 此外，还需要准备训练和验证数据集，可能还会对数据进行增强，如随机替换、插入或删除词语，以提高模型的泛化能力。模型训练时，可能用到的损失函数和优化器的选择，以及如何调整超参数，如学习率、批次大小、训练轮数等，都是构建过程中重要的考虑因素。 在模型训练完成后，可以评估其生成唐诗的能力，通过生成样本查看诗歌的流畅度、韵律和意境是否符合唐代诗词的特点。如果效果满意，还可以通过调整模型结构或训练策略进一步提升。这个过程不仅展示了人工智能在艺术创作中的应用潜力，也体现了TensorFlow作为深度学习框架在实现这种创新性应用中的强大功能。