深度学习驱动的古诗自动生成系统

"本文探讨了古汉语诗词自动生成的方法，主要基于深度学习的循环神经网络（RNN）技术，旨在辅助古诗创作。该系统包括诗词数据预处理、诗歌自动生成、图形用户界面设计以及生成结果的评估。" 古汉语诗词自动生成是一个结合了文学与科技的创新领域，它运用了深度学习技术，特别是循环神经网络（RNN），来理解和模拟古诗的韵律和文采。首先，在诗词数据预处理阶段，系统会清除诗词文本的前后空白符，进行转码处理，确保数据的准确性和一致性。接着，通过单词过滤，系统分析唐诗中的所有字符，统计它们的出现频率，以此了解古诗中常用字词的分布情况。为了保证模型的效率和效果，不常用的词汇会被剔除，只保留最常见、最具代表性的字符。 在实现诗歌自动生成的过程中，系统采用TensorFlow这一强大的深度学习框架构建RNN模型。RNN因其特有的记忆单元，适合处理序列数据，如文字序列，能够捕捉上下文之间的依赖关系。通过训练，模型学会了古诗的韵脚、格律和意象表达，从而可以生成符合古诗风格的新作品。系统不仅能生成古体诗，还支持按特定要求，如首字母或特定主题生成藏头诗，增加了生成诗歌的多样性和趣味性。 在图形用户界面设计方面，系统采用HTML和CSS技术，创建了一个简洁而直观的前端界面。用户可以通过这个界面输入自己的需求，如指定开头字母或主题，然后系统将根据这些输入自动生成相应的古诗，展示给用户，使得古诗生成的过程变得更加互动和用户友好。 对于生成的诗歌，系统还进行了人工评价和问卷调查，以评估生成诗歌的质量和艺术价值。这一步骤不仅是对模型性能的验证，也是为了不断优化模型，提高其生成诗词的艺术性和可读性。 这项研究不仅为古诗爱好者提供了创作的辅助工具，也为自然语言处理和深度学习在传统文化领域的应用开辟了新路径。通过计算机技术，古诗的创作得以跨越时间和空间，让更多人能够体验到诗词的魅力，同时也为中华传统文化的传承和创新提供了新的可能。