计算机科学与探索

作者：王乐为，余鹰，张应龙

单位：华东交通大学 软件学院，南昌 330013

关键词：Seq2Seq模型,循环神经网络（RNN）,古诗生成,注意力机制

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。

来源：2020年第6期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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