“第二十九章 AI诗人”版本间的差异
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*百度百科：诗歌 [https://baike.baidu.com/item/%E8%AF%97%E6%AD%8C/5555] | *百度百科：诗歌 [https://baike.baidu.com/item/%E8%AF%97%E6%AD%8C/5555] | ||
*百度百科：绝句律诗的格律 [https://baike.baidu.com/item/%E7%BB%9D%E5%8F%A5%E5%BE%8B%E8%AF%97%E6%A0%BC%E5%BE%8B/4503398?fr=aladdin] | *百度百科：绝句律诗的格律 [https://baike.baidu.com/item/%E7%BB%9D%E5%8F%A5%E5%BE%8B%E8%AF%97%E6%A0%BC%E5%BE%8B/4503398?fr=aladdin] | ||
| − | *AI100问：AI如何成为诗人 [http:// | + | *AI100问：AI如何成为诗人 [http://aigraph.cslt.org/ai100/pdf/AI-100-70-%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%A6%82%E4%BD%95%E6%88%90%E4%B8%BA%E8%AF%97%E4%BA%BA.pdf] |
*以画入诗原文：[https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/12001/11860 How images inspire poems: Generating classical chinese poetry from images with memory networks] | *以画入诗原文：[https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/12001/11860 How images inspire poems: Generating classical chinese poetry from images with memory networks] | ||
*百度百科：诗学含英 [https://baike.baidu.com/item/%E8%AF%97%E5%AD%A6%E5%90%AB%E8%8B%B1/4888951?fr=aladdin] | *百度百科：诗学含英 [https://baike.baidu.com/item/%E8%AF%97%E5%AD%A6%E5%90%AB%E8%8B%B1/4888951?fr=aladdin] | ||
*《笠翁对韵》全文阅读 [http://xh.5156edu.com/page/z7550m1720j20012.html] | *《笠翁对韵》全文阅读 [http://xh.5156edu.com/page/z7550m1720j20012.html] | ||
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*2011年非神经网络诗人 [http://tssc.sinaapp.com/ ] | *2011年非神经网络诗人 [http://tssc.sinaapp.com/ ] | ||
*诗三百人工智能诗人 [https://www.aichpoem.net/#/shisanbai/poem] | *诗三百人工智能诗人 [https://www.aichpoem.net/#/shisanbai/poem] | ||
| − | * | + | *微软小冰（关注其公众号后，输入“作诗”，即可唤起小冰为你作诗） [http://www.xiaoice.com/] |
==开发者资源== | ==开发者资源== | ||
*中国诗歌数据库 [https://github.com/chinese-poetry/chinese-poetry] | *中国诗歌数据库 [https://github.com/chinese-poetry/chinese-poetry] | ||
*Pytorch book中一个简单的RNN-CHAR生成古诗的github代码库 [https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/master/chapter09-neural_poet_RNN ] | *Pytorch book中一个简单的RNN-CHAR生成古诗的github代码库 [https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/master/chapter09-neural_poet_RNN ] | ||
| + | *一个基于Keras的notebook程序，应用起来更简单[https://github.com/youyuge34/Poems_generator_Keras] | ||
| + | *用UER[https://github.com/dbiir/UER-py/]训练出的transformer模型，转成hugging face transformers模式[https://github.com/huggingface/transformers]，可直接用预训练模型测试性能。注意，需要装transformers。实测TF模型可用，pytorch模型有问题。[https://huggingface.co/uer/gpt2-chinese-poem] | ||
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| + | *拼凑法: 一种宋词自动生成的遗传算法及其机器实现：[http://www.jos.org.cn/jos/article/pdf/3596?st=article_issue] | ||
| + | *概率法: Generating Chinese couplets using a statistical MT approach:[https://aclanthology.org/C08-1048.pdf] | ||
| + | *神经网络法: Chinese poetry generation with recurrent neural networks：[https://aclanthology.org/D14-1074.pdf] | ||
| + | *宋词的神经网络生成： Chinese song iambics generation with neural attention-based model[https://arxiv.org/pdf/1604.06274.pdf] | ||
| + | *灵活创新性诗歌生成：Flexible and Creative Chinese Poetry Generation Using Neural Memory[https://arxiv.org/pdf/1705.03773.pdf] | ||
| + | *清华大学CSLT AI诗人薇薇：Can Machine Generate Traditional Chinese Poetry? A Feigenbaum Test[https://arxiv.org/pdf/1606.05829.pdf] | ||
| + | *图片流作诗：Images2Poem : Generating Chinese Poetry from Image Streams[https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3240508.3241910 ] | ||
2023年8月13日 (日) 02:18的最后版本
教学资料
扩展阅读
- 百度百科：诗歌 [1]
- 百度百科：绝句律诗的格律 [2]
- AI100问：AI如何成为诗人 [3]
- 以画入诗原文：How images inspire poems: Generating classical chinese poetry from images with memory networks
- 百度百科：诗学含英 [4]
- 《笠翁对韵》全文阅读 [5]
演示链接
开发者资源
- 中国诗歌数据库 [9]
- Pytorch book中一个简单的RNN-CHAR生成古诗的github代码库 [10]
- 一个基于Keras的notebook程序，应用起来更简单[11]
- 用UER[12]训练出的transformer模型，转成hugging face transformers模式[13]，可直接用预训练模型测试性能。注意，需要装transformers。实测TF模型可用，pytorch模型有问题。[14]
高级读者
- 拼凑法: 一种宋词自动生成的遗传算法及其机器实现：[15]
- 概率法: Generating Chinese couplets using a statistical MT approach:[16]
- 神经网络法: Chinese poetry generation with recurrent neural networks：[17]
- 宋词的神经网络生成： Chinese song iambics generation with neural attention-based model[18]
- 灵活创新性诗歌生成：Flexible and Creative Chinese Poetry Generation Using Neural Memory[19]
- 清华大学CSLT AI诗人薇薇：Can Machine Generate Traditional Chinese Poetry? A Feigenbaum Test[20]
- 图片流作诗：Images2Poem : Generating Chinese Poetry from Image Streams[21]
