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# 基于循环神经网络(RNN)的古诗生成器
项目基于循环神经网络,使用tensorflow 1.4实现。训练数据为四万多首古诗,
训练完成后,能随机生成古诗。
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## 使用说明
**1.预处理数据**
古诗文件不能够直接使用,需要生成词汇表,将古诗文件转换成向量。
```
python process_data.py
```
**2.训练模型**
使用1中生成的文件训练神经网络。
```
python train.py
```
**3.生成古诗**
当模型训练完成之后,可以尝试生成古诗。输入以下命令可以进行生成,至于质量嘛...emmmm,凑合吧
```
python eval.py
```
结果示例1:
> 树阴飞尽水三依,谩自为能厚景奇。
莫怪仙舟欲西望,楚人今此惜春风。
结果示例2:
> 岩外前苗点有泉,紫崖烟霭碧芊芊。
似僧月明秋更好,一踪颜事欲犹伤?
**4.生成藏头诗**
模型做的比较小,训练数据也不足,在生成藏头诗上的表现不是很好。往往要生成很多次生成一个满意的= =娱乐功能。
使用该功能要修改代码(等闲了我将它改成命令行功能,就不用改代码了),将`eval.py`中以下代码:
```python
if __name__ == '__main__':
# generate_acrostic(u'天空')
generate_poem()
```
改成
```python
if __name__ == '__main__':
generate_acrostic(u'天空')
# generate_poem()
```
然后运行即可。
```
python eval.py
```
结果示例:
> 天序曾柏乌倾鱼,空老桐歌尘翁红。
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温馨提示
【作品名称】:基于python 实现循环神经网络(RNN)的古诗生成器。 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】:使用说明 1.预处理数据 古诗文件不能够直接使用,需要生成词汇表,将古诗文件转换成向量。 python process_data.py 2.训练模型 使用1中生成的文件训练神经网络。 python train.py 3.生成古诗 当模型训练完成之后,可以尝试生成古诗。输入以下命令可以进行生成,至于质量嘛...emmmm,凑合吧 python eval.py 结果示例1: 树阴飞尽水三依,谩自为能厚景奇。 莫怪仙舟欲西望,楚人今此惜春风。 结果示例2: 岩外前苗点有泉,紫崖烟霭碧芊芊。 似僧月明秋更好,一踪颜事欲犹伤?
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poetry_generate-master.zip (10个子文件)
poetry_generate-master
utils.py 809B
eval.py 4KB
dataset.py 2KB
rnn_models.py 6KB
setting.py 627B
origin_data
poetry.txt 9.71MB
.gitignore 2KB
process_data.py 3KB
train.py 1KB
README.md 2KB
共 10 条
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