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EMNLP2014：利用RNN模型生成中国古代诗歌.单位：InstituteforLanguage,CognitionandComputationSchoolofInformatics,UniversityofEdinburgh,10CrichtonStreet,EdinburghEH89AB.原文作者提出了一种基于RNN的中国诗歌生成模型，并验证了其理想情况下适合用于获取诗歌的内容和形式...
利用RNN神经网络自动生成唐诗宋词.版权声明：本文为博主原创文章，遵循C.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。.RNN(RecurrentNeuralNetworks)在处理长序列有很强的优势，加上近来前向反馈算法的成功，导致RNN在长文本上得到了很好的应用...
这篇文章是论文‘ChinesePoetryGenerationwithRecurrentNeuralNetwork’的阅读笔记，这篇论文2014年发表在EMNLP。ABSTRACT这篇论文提出了一个基于RNN的中国古诗生成模型。PROPOSEDMETHOD第一句的生成第一句的生成是规则式的。先...
推荐理由：这篇论文是将循环神经网络(RNN)应用到中文诗歌生成的第一篇工作，在诗歌自动生成领域具有奠基性的意义。文中提出的很多方法，如上下文的建模思路等，都直接启发了后续的一系列相关工作。对诗歌生成有兴趣的朋友建议优先读一下这篇文论。
我们基于rnn设计了这个中国诗歌生成器，我们的生成器不仅表现内容更精于形式。.通过大量的诗歌我们学习每个字的特征以及其一行以及多行的组合来学习相互之间的约束。.我们的模型概率性地在一首诗中生成行：在给定所有先前生成的行的概率的情况下，它...
本文提出的古诗内容自动生成模型能够在给定关键词的情况下端到端地自动生成与其语义相关的古诗内容。首先,将输入关键词扩充并利用语言模型生成古诗首句;然后,利用卷积操作和循环神经网络,将已经生成的诗句编码成向量;最后,利用循环神经网络,生成古诗的下一句话。
我们知道，RNN（循环神经网络）模型是基于当前的状态和当前的输入来对下一时刻做出预判。而LSTM（长短时记忆网络）模型则可以记忆距离当前位置较远的上下文信息。在此，我们根据上述预判模型来进行古诗词的生成模型训练。首先，我们需要准备好古诗词的数据集：全唐诗共34646首，我把数…
3.DiscriminatorsasRewards图像生成诗歌需要满足两个要求：1）与图像相关2）符合诗歌规则。因此，本文提出两个discriminatorsMulti-ModalDiscriminator().x-image,y-generatedpoem,poem分成三类（正样本：paired负样本:unpaired...
【论文推荐】最新6篇图像描述生成相关论文—语言为枢纽、细粒度、生成器、注意力机制、策略梯度优化、判别性目标2018-04-082018-04-0814:46:22阅读5780
昨天清华大学人工智能研究院自然语言处理与社会人文计算研究中心成立，会上发布了清华九歌诗词系统的相关成果，感兴趣的同学可以参考：THUAIPoet(九歌)是一个基于深度学习的中文诗歌自动生成系统，支持集句诗、…
EMNLP2014：利用RNN模型生成中国古代诗歌.单位：InstituteforLanguage,CognitionandComputationSchoolofInformatics,UniversityofEdinburgh,10CrichtonStreet,EdinburghEH89AB.原文作者提出了一种基于RNN的中国诗歌生成模型，并验证了其理想情况下适合用于获取诗歌的内容和形式...
利用RNN神经网络自动生成唐诗宋词.版权声明：本文为博主原创文章，遵循C.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。.RNN(RecurrentNeuralNetworks)在处理长序列有很强的优势，加上近来前向反馈算法的成功，导致RNN在长文本上得到了很好的应用...
这篇文章是论文‘ChinesePoetryGenerationwithRecurrentNeuralNetwork’的阅读笔记，这篇论文2014年发表在EMNLP。ABSTRACT这篇论文提出了一个基于RNN的中国古诗生成模型。PROPOSEDMETHOD第一句的生成第一句的生成是规则式的。先...
推荐理由：这篇论文是将循环神经网络(RNN)应用到中文诗歌生成的第一篇工作，在诗歌自动生成领域具有奠基性的意义。文中提出的很多方法，如上下文的建模思路等，都直接启发了后续的一系列相关工作。对诗歌生成有兴趣的朋友建议优先读一下这篇文论。
我们基于rnn设计了这个中国诗歌生成器，我们的生成器不仅表现内容更精于形式。.通过大量的诗歌我们学习每个字的特征以及其一行以及多行的组合来学习相互之间的约束。.我们的模型概率性地在一首诗中生成行：在给定所有先前生成的行的概率的情况下，它...
本文提出的古诗内容自动生成模型能够在给定关键词的情况下端到端地自动生成与其语义相关的古诗内容。首先,将输入关键词扩充并利用语言模型生成古诗首句;然后,利用卷积操作和循环神经网络,将已经生成的诗句编码成向量;最后,利用循环神经网络,生成古诗的下一句话。
我们知道，RNN（循环神经网络）模型是基于当前的状态和当前的输入来对下一时刻做出预判。而LSTM（长短时记忆网络）模型则可以记忆距离当前位置较远的上下文信息。在此，我们根据上述预判模型来进行古诗词的生成模型训练。首先，我们需要准备好古诗词的数据集：全唐诗共34646首，我把数…
3.DiscriminatorsasRewards图像生成诗歌需要满足两个要求：1）与图像相关2）符合诗歌规则。因此，本文提出两个discriminatorsMulti-ModalDiscriminator().x-image,y-generatedpoem,poem分成三类（正样本：paired负样本:unpaired...
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昨天清华大学人工智能研究院自然语言处理与社会人文计算研究中心成立，会上发布了清华九歌诗词系统的相关成果，感兴趣的同学可以参考：THUAIPoet(九歌)是一个基于深度学习的中文诗歌自动生成系统，支持集句诗、…
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