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清华大学矣晓沅：“九歌”——基于深度学习的中国古典诗歌自动生成系统.本文共2714字，建议阅读6分钟。.本文为你介绍清华自然语言处理与社会人文计算实验室的自动作诗系统——“九歌”及其相关的技术方法和论文。.[导读]近年来人工智能与文学艺术...
正如上图所示，我们的生成模型将由这三个关键词展开成一系列相关的短语并结诗歌。我们假设所有关键词都来源于2012年He等人和2013年Yan等人所提出的ShiXueHanYing诗歌短语分类系统，它包含了1016种人工构建的短语聚类，每一个聚类都被一个关键词id所标记以描述某个主题。
“九歌”是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主任孙茂松教授带领的THUAIPoet团队研发的中文诗歌自动生成系统，支持集句诗、绝句、藏头诗、词等不同体裁诗歌的在线生成。作为目前最有影响的诗歌生成系统之一，“九歌”曾于2017年登上央视一套大型科技类挑战节目...
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、…
修改推荐.自定义.修改模式.静态修改.句内更新.全诗更新.确认.九歌——人工智能诗歌写作系统.清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室.
古诗词鉴赏网站的设计与实现-毕业设计(论文)毕业设计（论文）题目名称网站11241指导教师二一四年五月本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。.据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他...
藏头诗
近来的机器人作诗系统应该都脱胎于ChinesePoetryGenerationwithRecurrentNeuralNetworks这篇论文。就公开的系统来说，前有“微软律诗绝句”，后有题主分享的编诗姬。算法而言，机器作诗无非是基于字符级RNN的各种变形，加之格律的约束。答...
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。
这篇论文的创新点在于提出了一种接受多模态输入的中文古诗生成系统。这个名为DeepPoetry的中文古诗生成系统与以往基于模板的生成系统不同，使用神经网络在20万首诗和300万古代散文上进行训练，并且可以接受多种输入，例如纯文本、图像或意境定义。
清华大学矣晓沅：“九歌”——基于深度学习的中国古典诗歌自动生成系统.本文共2714字，建议阅读6分钟。.本文为你介绍清华自然语言处理与社会人文计算实验室的自动作诗系统——“九歌”及其相关的技术方法和论文。.[导读]近年来人工智能与文学艺术...
正如上图所示，我们的生成模型将由这三个关键词展开成一系列相关的短语并结诗歌。我们假设所有关键词都来源于2012年He等人和2013年Yan等人所提出的ShiXueHanYing诗歌短语分类系统，它包含了1016种人工构建的短语聚类，每一个聚类都被一个关键词id所标记以描述某个主题。
“九歌”是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主任孙茂松教授带领的THUAIPoet团队研发的中文诗歌自动生成系统，支持集句诗、绝句、藏头诗、词等不同体裁诗歌的在线生成。作为目前最有影响的诗歌生成系统之一，“九歌”曾于2017年登上央视一套大型科技类挑战节目...
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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古诗词鉴赏网站的设计与实现-毕业设计(论文)毕业设计（论文）题目名称网站11241指导教师二一四年五月本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。.据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他...
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近来的机器人作诗系统应该都脱胎于ChinesePoetryGenerationwithRecurrentNeuralNetworks这篇论文。就公开的系统来说，前有“微软律诗绝句”，后有题主分享的编诗姬。算法而言，机器作诗无非是基于字符级RNN的各种变形，加之格律的约束。答...
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。
这篇论文的创新点在于提出了一种接受多模态输入的中文古诗生成系统。这个名为DeepPoetry的中文古诗生成系统与以往基于模板的生成系统不同，使用神经网络在20万首诗和300万古代散文上进行训练，并且可以接受多种输入，例如纯文本、图像或意境定义。
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