| 基于Seq2Seq模型的自定义古诗生成 |
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| 引用本文： | 王乐为,余鹰,张应龙.基于Seq2Seq模型的自定义古诗生成[J].计算机科学与探索,2020,14(6):1028-1035. |
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| 作者姓名： | 王乐为 余鹰 张应龙 |
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| 作者单位： | 华东交通大学 软件学院,南昌 330013;华东交通大学 软件学院,南昌 330013;华东交通大学 软件学院,南昌 330013 |
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| 基金项目： | The National Natural Science Foundation of China under Grant Nos. 61563016, 61762036 (国家自然科学基金);the Natural Science Foundation of Jiangxi Province under Grant Nos. 20181BAB202023, 20171BAB202012 (江西省自然科学基金) |
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| 摘 要： | 当前,古诗句生成任务大多基于单一的循环神经网络(RNN)结构,在生成时需事先给定一个起始字,然后以该起始字为基础进行古诗句生成,生成过程的可控性较差,往往达不到预期效果。针对以上问题,将注意力机制引入Seq2Seq模型,通过自建的数据集进行训练,实现了基于关键字的自定义古诗句生成。在生成阶段,首先输入一段描述性内容,并从中提取出关键字。当关键字不足时,使用word2vec进行有效的关键字补全操作。此外,针对古诗体裁难以控制问题,在Seq2Seq模型中的Encoder端增加格式控制符,有效解决了以往模型在生成古诗时,体裁选择的随机性问题。实验表明,所提出的模型较好地达到了预期的生成效果。
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| 关 键 词： | Seq2Seq模型 循环神经网络(RNN) 古诗生成 注意力机制 |
Custom Generation of Poetry Based on Seq2Seq Model |
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| WANG Lewei,YU Ying,ZHANG Yinglong.Custom Generation of Poetry Based on Seq2Seq Model[J].Journal of Frontier of Computer Science and Technology,2020,14(6):1028-1035. |
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| Authors: | WANG Lewei YU Ying ZHANG Yinglong |
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| Affiliation: | (College of Software,East China Jiaotong University,Nanchang 330013,China) |
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| Keywords: | sequence-to-sequence model recurrent neural network(RNN) poetry generation attention mechanism |
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