诗歌生成算法 – 使用Python

诗歌生成算法 – 使用Python

诗歌生成算法是一种人工智能技术，旨在模拟诗人的创作过程，生成符合诗歌规则的文本。在本文中，我们将介绍使用Python实现的一种基于深度学习的诗歌生成算法。

数据准备

首先，我们需要准备用于训练的诗歌数据集。这里我们以唐诗三百首为例，我们将每首诗转换为一个训练样本。具体的数据预处理步骤包括读取文本文件、分词、建立词汇表等。

import jieba
import re

# 读取唐诗数据集
with open('tang_poems.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    poems = f.read().split('\n')

# 分词，建立词汇表
word_set = set()
for poem in poems:
    words = re.findall('[\u4e00-\u9fa5]+', poem)
    words = [word for word in jieba.cut(''.join(words))]
    word_set.update(words)

word_list = list(word_set)
word_index = {word: i for i, word in enumerate(word_list)}
index_word = {i: word for i, word in enumerate(word_list)}

构建模型

接下来，我们将使用LSTM神经网络构建诗歌生成模型。LSTM是一种适合处理序列数据的循环神经网络，在文本生成任务中表现优异。

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

# 定义超参数
max_len = 100
vocab_size = len(word_list)

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(vocab_size, 100, input_length=max_len))
model.add(LSTM(256, return_sequences=True))
model.add(LSTM(256))
model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax'))

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')

训练模型

在模型构建完成后，我们将使用准备好的诗歌数据集对模型进行训练。

from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.utils import to_categorical

# 准备训练数据
X = []
y = []
for poem in poems:
    words = re.findall('[\u4e00-\u9fa5]+', poem)
    words = [word_index[word] for word in jieba.cut(''.join(words))]
    for i in range(0, len(words) - max_len):
        X.append(words[i:i+max_len])
        y.append(words[i+max_len])

X = pad_sequences(X, max_len)
y = to_categorical(y, num_classes=vocab_size)

# 训练模型
model.fit(X, y, batch_size=128, epochs=20)

生成诗歌

训练完成后，我们可以使用训练好的模型生成新的诗歌。

def generate_poem(seed_text, num_words):
    poem = seed_text
    seed = [word_index[word] for word in jieba.cut(seed_text)]

    for _ in range(num_words):
        padded_seed = pad_sequences([seed], max_len)
        predicted_word = model.predict_classes(padded_seed)[0]
        poem += index_word[predicted_word]
        seed.append(predicted_word)
        seed = seed[1:]

    return poem

seed_text = '青山映绿水，'
generated_poem = generate_poem(seed_text, 50)
print(generated_poem)

在上面的示例中，我们使用训练好的模型生成了一首长为50个字的诗歌。您可以根据需要调整生成的诗歌长度和起始文本，尝试生成不同风格的诗歌。

总的来说，诗歌生成算法是一项富有挑战性的任务，需要结合自然语言处理和神经网络等技术。通过不断优化模型和数据集，我们可以生成更加符合人类审美的诗歌作品。