牛逼了，用Python写个会做诗的机器人("惊艳之作：Python打造自动作诗机器人")

原创

ithorizon 7个月前 (10-19) 阅读数 21 #后端开发

惊艳之作：Python打造自动作诗机器人

在人工智能技术飞速进步的今天，Python编程语言因其简洁易懂的语法和丰盈的库资源，成为了许多开发者产生新奇应用的首选。今天，我们就来为大家揭秘怎样使用Python打造一个能够自动作诗的机器人。

一、作诗机器人的原理

作诗机器人的核心原理是基于自然语言处理（NLP）和机器学习算法。简洁来说，就是通过大量诗歌数据的训练，让机器人学习到诗歌的语言规律和韵律特点，进而生成新的诗句。

二、准备工作

首先，我们需要准备一些必要的Python库和工具，包括：

Python基础库：如os、sys等；

自然语言处理库：如jieba、nltk等；

机器学习库：如TensorFlow、Keras等；

文本处理库：如pandas、NLTK等。

三、构建作诗机器人

以下是构建作诗机器人的重点步骤：

1. 数据准备

我们需要收集大量的古诗词数据作为训练集。可以从网络上的诗词网站或数据库中获取。这里以《全唐诗》为例，我们需要将数据整理成以下格式：


{
    "text": "白日依山尽，黄河入海流。",
    "label": "绝句"
}

其中，"text"即诗句，"label"即诗句的类别（如绝句、律诗等）。

2. 数据预处理

对收集到的数据进行预处理，包括分词、去停用词、标记词性等。以下是使用jieba进行分词的示例代码：


import jieba
def preprocess_text(text):
    words = jieba.cut(text)
    return ' '.join(words)
# 示例
text = "白日依山尽，黄河入海流。"
processed_text = preprocess_text(text)
print(processed_text)

3. 构建模型

使用TensorFlow和Keras构建一个循环神经网络（RNN）模型。以下是构建模型的示例代码：


from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM, Embedding, Dropout
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
# 设置参数
vocab_size = 10000  # 词汇表大小
embedding_dim = 128  # 词向量维度
max_sequence_length = 100  # 输入序列的最大长度
num_classes = 5  # 类别数
# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=max_sequence_length))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy'])

4. 训练模型

将处理好的数据输入到模型中进行训练。以下是训练模型的示例代码：


import numpy as np
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
# 准备数据
texts = ["白日依山尽，黄河入海流。", ...]  # 所有诗句
labels = ["绝句", ...]  # 所有诗句的类别
# 将文本演化为序列
sequences = [[word_to_index[word] for word in text.split()] for text in texts]
labels = to_categorical(labels)
# 训练模型
model.fit(sequences, labels, epochs=10, batch_size=32)

5. 生成诗句

训练完成后，我们可以使用模型生成新的诗句。以下是生成诗句的示例代码：


def generate_poem(model, seed_text, max_length=100):
    generated_text = seed_text
    for i in range(max_length):
        sequence = generated_text[-max_sequence_length:]
        sequence = [word_to_index[word] for word in sequence.split()]
        sequence = np.array([sequence])
        prediction = model.predict(sequence)
        predicted_index = np.argmax(prediction)
        predicted_word = index_to_word[predicted_index]
        generated_text += ' ' + predicted_word
        if predicted_word == '。':  # 以句号终止
            break
    return generated_text
# 生成诗句
seed_text = "白日依山尽，"
poem = generate_poem(model, seed_text)
print(poem)