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基于古诗词语料向量化的自动作诗系统及其方法

摘要

本发明公开了一种基于古诗词语料向量化的自动作诗系统及其方法,先将古诗词的字转化为语料向量,搭建LSTM网络模型后训练该模型,输入意象词语至语料处理机构,所述语料处理机构根据语料向量库中对应每个意象词语的语料向量计算得到诗歌备选词,将诗歌备选词输入LSTM网络模型,获得诗词草稿,最后根据诗体的押韵和平仄规律选取诗词草稿中最符合所述规律的诗词,得到定稿诗词,即自动作诗结果。本发明的有益效果:机器能够充分学习诗词中的含义和意境,进而在需要作诗时根据学习后的神经网络直接输入关键字词得到需要的古诗词,利用前人的经验学习获得作诗的能力,满足诗词规律的同时也具有艺术美感。

著录项

  • 公开/公告号CN109086270B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 重庆大学;

    申请/专利号CN201810817519.7

  • 申请日2018-07-24

  • 分类号G06F40/211(20200101);G06F40/279(20200101);G06F40/216(20200101);G06F16/35(20190101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06N20/00(20190101);

  • 代理机构50216 重庆为信知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人余锦曦

  • 地址 400044 重庆市沙坪坝区沙坪坝正街174号

  • 入库时间 2022-08-23 13:11:38

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