Seq2Seq模型驱动的定制古诗生成技术研究

本文主要探讨了"基于Seq2Seq模型的自定义古诗生成"这一主题，由王乐为、余鹰和张应龙三位作者合作完成，发表在《计算机科学与探索》期刊，网络首发日期为2019年7月11日。该研究论文关注于将序列到序列(Sequence-to-Sequence, Seq2Seq)模型应用于古诗创作，这是一种深度学习技术在自然语言处理领域的创新应用。 Seq2Seq模型是一种常见的神经网络架构，常用于机器翻译和文本生成任务，它通过学习源语言和目标语言之间的映射关系来实现自动转换。在古诗生成中，作者可能利用此模型学习并理解诗歌的语言结构、韵律、主题和意境，然后自动生成新的符合古代诗词规范的文本。 这篇论文的研究价值在于探索如何训练模型以生成个性化的古诗，这不仅展示了人工智能在文化艺术领域的潜力，也挑战了自然语言生成的复杂性。作者们可能通过大量的古诗数据集训练模型，使其能够理解和模仿古诗的风格，并在此基础上进行创新。 论文遵循严格的出版规定，包括符合《出版管理条例》和《期刊出版管理规定》，强调学术诚信，确保内容创新性、科学性和先进性，同时注重技术标准，如语言文字规范、符号使用等。录用定稿一旦在网络上首发，便具有正式出版的效力，这意味着其内容经过了同行评审和编辑部的严谨把关。 此外，文章还提到了《中国学术期刊（网络版）》的合作与出版确认过程，这表明了学术成果在网络上的广泛传播和影响力，以及作为正规学术出版物的地位。通过doi:10.3778/j.issn.1673-9418.1905016，读者可以追踪和引用该篇论文的具体内容。 总结来说，这篇文章研究的核心内容是利用Seq2Seq模型生成高质量的自定义古诗，展示了深度学习在文化传承与创新中的应用，同时突出了学术出版的严谨性和规范性。对于那些对自然语言处理、人工智能和传统文化结合感兴趣的读者，这是一篇值得深入阅读和研究的论文。