基于神经网络的集句诗自动生成

集句诗是中国古典诗歌的一种特殊体裁。是从前人的诗篇中选取已有诗句,再将其巧妙组合形成一首新诗,是一种艺术的再创造形式。集句诗的生成要求集辑而成的诗不仅合辙押韵,且有完整的内容、连贯的上下文和新颖的主旨意境,对创作者的知识储备和诗词鉴赏能力有极高的要求。该文基于计算机的海量存储和快速检索能力,以及神经网络模型对文本语义较强的表示和理解能力,提出一种新颖的集句诗自动生成模型。该模型以数十万首古诗作为基础,利用循环神经网络(RNN)自动学习古诗句的语义表示,并设计了多种方法自动计算两句诗句的上下文关联性。根据用户输入的首句,模型能够自动计算选取上下文语义最相关连贯的诗句进行集辑,从而形成一首完整的集句诗。自动评测和人工评测的实验结果都表明,该文模型能够生成质量较好的集句诗,远远超过基线模型的效果。

“为你写诗”:面向中国古典诗歌的可视化交互创作系统

中国古典诗歌具有工整的句式和悠扬的韵律,这些特点对创作者提出了较高的要求.现有的诗歌生成系统大多着眼于生成模型的效果,用户的参与度和发挥空间有限.基于古诗文网、THUNLP-AIPoet等开源数据,设计并实现了一个面向中国古典诗歌的可视化交互创作系统“为你写诗”.其自定义视图支持自定义句式情感;“挥毫泼墨”视图自动生成诗歌作为创作基础,并且可视化诗歌文本的韵律情感等多维度属性;修改辅助视图在创作过程中提供改进建议和候选推荐.通过实例分析和用户调研对系统视图的功能和创作结果的连贯性、情感和韵律进行评价,结果表明了它的有效性和实用性.