# 创作诗词代码源码：开启诗意编程之旅
## 引言
随着人工智能技术的不断发展，自动作诗已经成为了自然语言应对领域中的一个热门课题。本文将深入探讨创作诗词的代码源码，介绍怎么样利用LSTM、BERT等深度学模型，实现自动作诗的功能。咱们将从项目介绍、技术原理、代码实现等多个角度展开讲解。
## 一、项目介绍
### 1. LSTM自动作诗
本项目基于LSTM（长短期记忆网络）模型实现自动作诗的功能。作诗模式分为两种：一是按照给定诗句继续生成完整诗句二是给定诗头生成藏头诗。LSTM模型具有较高的文本生成能力，适用于诗歌创作此类具有固定格式和韵律的任务。
### 2. StevengzPoem_compose
StevengzPoem_compose是一个开源项目，专注于自动生成诗歌。该项目利用人工智能技术，通过神经网络模型实现对诗歌的自动生成。项目提供了丰富的功能和元素，使用者可轻松生成优质的文本内容。
## 二、技术原理
### 1. LSTM模型
LSTM是一种循环神经网络（RNN）的变体，它具有很好的长序列建模能力。在诗歌创作中，LSTM模型可以学到诗句之间的关联性，从而生成具有合理韵律和格式的诗歌。
### 2. BERT预训练模型
本项目采用了BERT（双向编码器表示）预训练模型，该模型基于Transformers架构具有强大的语言理解能力。通过预训练，BERT可更好地理解诗句中的语义信息，提升诗歌生成的优劣。
### 3. Seq2Seq框架
Seq2Seq（序列到序列）框架是一种用于文本生成的模型架构。本项目采用了剑林老师的bert4keras的seq2seq框架将输入的诗句映射为输出诗句，实现自动作诗的功能。
## 三、代码实现
### 1. 数据准备
我们需要准备古诗数据集将其分为输入和输出。输入为给定的诗句输出为生成的诗句。数据集的优劣直接作用作诗的品质。
```python
# 示例数据集
input_data = [床前明月光，疑是地上霜。]
output_data = [举头望明月，低头思故乡。]
```
### 2. 模型构建
我们构建基于LSTM的Seq2Seq模型。加载BERT预训练模型，然后在此基础上构建LSTM编码器和解码器。
```python
from bert4keras.models import build_transformer_model
from bert4keras.layers import Input, Dense, LSTM, Embedding, TimeDistributed
from bert4keras.models import Model
# 加载BERT预训练模型
bert_model = build_transformer_model(
config_path=bert_config.json,
checkpoint_path=bert_ckpt.h5,
with_mlm=False,
)
# 构建LSTM编码器
encoder_inputs = Input(shape=(None,)) # 输入序列
encoder_outputs = bert_model(encoder_inputs)
encoder_states = [encoder_outputs, encoder_outputs]
# 构建LSTM解码器
decoder_inputs = Input(shape=(None,)) # 输入序列
decoder_outputs = LSTM(256, return_sequences=True, return_state=True)(decoder_inputs, initial_state=encoder_states)
decoder_outputs = Dense(4096, activation=softmax)(decoder_outputs)
# 构建模型
model = Model([encoder_inputs, decoder_inputs], decoder_outputs)
model.compile(optimizer=adam, loss=categorical_crossentropy)
```
### 3. 模型训练
将准备好的数据集输入到模型中实行训练。每训练一个epoch，观察模型在验证集上的表现。
```python
model.fit([input_data, output_data], output_data, epochs=10, validation_split=0.1)
```
### 4. 生成诗歌
训练完成后，我们可以利用模型生成诗歌。给定一个诗句或诗头，模型将自动生成完整的诗句。
```python
def generate_poem(poem_header):
poem = poem_header
for _ in range(10): # 生成10个字
inputs = [poem]
outputs = model.predict(inputs)
next_char = np.argmax(outputs[-1, -1, :])
poem = chr(next_char)
return poem
# 示例
poem_header = 床前明月光
generated_poem = generate_poem(poem_header)
print(generated_poem)
```
## 四、总结
本文介绍了创作诗词的代码源码，从项目介绍、技术原理和代码实现三个方面实了详细讲解。通过本项目，我们可以理解到LSTM、BERT等深度学模型在诗歌创作中的应用。写诗的品质仍然取决于模型和训练数据的品质。要实现更高品质的写诗，我们需要更复杂的模型和更多的训练数据。期望本文能够为相关领域的研究和实践提供一定的参考价值。
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