基于深度学习的自动诗歌创作：从数据预处理到模型优化

目录

1. 数据预处理

1.1 数据收集

1.2 数据清洗

1.3 构建词汇表

1.4 文本编码

1.5 构建训练数据

2. 模型构建

3. 模型训练

4. 生成诗歌

5. 模型优化

5.1 增加模型复杂度

5.2 使用预训练词嵌入

5.3 调整学习率

5.4 使用更复杂的搜索策略

 总结

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在本文中，我们将介绍如何使用深度学习技术构建一个自动诗歌创作系统。我们将详细介绍数据预处理、模型构建、训练和生成诗歌等方面的内容，并提供相应的 Python 代码。此外，我们还将探讨模型优化方法，以提高生成诗歌的质量。

1. 数据预处理

在构建自动诗歌创作系统之前，我们首先需要一个包含大量诗歌的数据集。以下是数据预处理的主要步骤：

1.1 数据收集

我们可以从网上收集诗歌数据，或者使用已有的诗歌数据集。在这个例子中，我们假设已经有了一个包含诗歌的文本文件，每首诗歌占一行。

1.2 数据清洗

数据清洗是预处理的重要环节，我们需要去除无关符号、空行、重复内容等。以下是一个简单的数据清洗示例：

def clean_poetry(txt_file):
    with open(txt_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
        raw_po