文档名：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,而且有完整的内容、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.本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,提出了一种新颖的集句诗自动生成模型.模型以数十万首古人诗作为基础,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,我们的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.
作者：梁健楠孙茂松矣晓沅杨成陈慧敏刘正皓
作者单位：清华大学计算机科学与技术系,清华大学人工智能研究院,清华大学智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084
母体文献：第十七届全国计算语言学学术会议暨第六届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(CCL2018)论文集
会议名称：第十七届全国计算语言学学术会议暨第六届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(CCL2018)
会议时间：2018年10月19日
会议地点：长沙
主办单位：中国中文信息学会
语种：chi
分类号：
关键词：集句诗 自动生成 神经网络 上下文关联性
在线出版日期：2021年9月13日
基金项目：
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