用神经网络织就浪漫祝福：让诗词化身情意满满的馈赠

人工智能

2022-12-30 18:03:35

用 AI 技术为亲朋好友献上一份独一无二的节日祝福

佳节临近，一份贴心且别具一格的祝福总是能触动亲朋好友的心弦。如今，在科技飞速发展的时代，何不尝试运用人工智能（AI）技术，为亲友们献上一份独一无二的诗词祝福呢？

AI赋能诗词生成

借助循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）的强大功能，我们可以轻松训练出一个可以生成诗词的模型。通过向模型输入一些诗词，它能够学习诗词的结构和语义，并利用这些知识生成全新的诗词。

构建诗词生成器

使用Python和Keras，我们可以构建一个简单的诗词生成器模型。这个模型包含一个LSTM层和一个Dense层，可以将输入的字符序列转换成一个概率分布，表示每个字符出现的可能性。

训练模型

为了让模型生成高质量的诗词，我们需要用大量的数据对其进行训练。我们可以收集各种风格和主题的诗词，并将它们转换成数字序列，作为模型的训练数据。

生成诗词

训练好模型后，就可以使用它来生成诗词了。我们可以提供一个种子字符序列作为模型的输入，然后让模型根据输入生成后续的字符。通过不断迭代这个过程，模型可以生成长度不限的诗词。

AI与传统的完美融合

诗词生成器作为人工智能与传统文化的融合产物，为我们带来了祝福诗词的新玩法。它不仅能生成独一无二的诗词，还能根据不同的节日和主题进行定制。它将科技与诗情画意融为一体，在人机协作中谱写出崭新篇章。

代码示例

import numpy as np
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM, Dropout

# 准备训练数据
data = []
with open('poetry.txt', 'r') as f:
    for line in f:
        data.append(line.strip())

# 将数据转换成数字序列
data_num = []
char_to_int = {}
int_to_char = {}
for i, char in enumerate(set(''.join(data))):
    char_to_int[char] = i
    int_to_char[i] = char
for poem in data:
    data_num.append([char_to_int[char] for char in poem])

# 构建诗词生成器模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_shape=(None, len(char_to_int))))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(len(char_to_int), activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(np.array(data_num), np.array(data_num), epochs=100, batch_size=64)

# 生成诗词
start = np.random.choice(data_num)
poem = [int_to_char[i] for i in start]

for i in range(100):
    x = np.array(start[-100:])
    x = x.reshape(1, 100)
    pred = model.predict(x)[0]
    next_char = np.argmax(pred)
    start.append(next_char)
    poem.append(int_to_char[next_char])

# 输出生成的诗词
print(''.join(poem))