深度学习驱动的古诗自动生成系统
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更新于2024-08-11
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"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。
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