編輯點(diǎn)評(píng)：ai自動(dòng)生成樂(lè)符詩(shī)集

九歌團(tuán)隊(duì)打造的一款智能ai生成詩(shī)的應(yīng)用，AI詩(shī)人AiPoet1.0新版是一個(gè)真實(shí)好用沒(méi)有廣告完全免費(fèi)的藏頭詩(shī)和意境詩(shī)生成器，簡(jiǎn)單好用，生成的詩(shī)高大上，用來(lái)裝x很不錯(cuò)。

使用說(shuō)明

1、下載軟件安裝到手機(jī)上后，選擇你需要制作的詩(shī)類(lèi)型，有藏頭詩(shī)，意境詩(shī)；

2、如藏頭詩(shī)，需要輸入藏頭詞，和輸入作詩(shī)風(fēng)格，然后點(diǎn)作詩(shī)即可；

3、意境詩(shī)的話直接輸入作詩(shī)風(fēng)格即可生成一首詩(shī)；

4、做好的詩(shī)點(diǎn)右上角的的按鈕可以一鍵復(fù)制；

5、點(diǎn)右上角的三個(gè)點(diǎn)可以分享導(dǎo)出圖片，更換背景和切換字體顏色。

特色介紹

一個(gè)無(wú)須聯(lián)網(wǎng)，基于人工智能的寫(xiě)詩(shī)應(yīng)用。

隨時(shí)隨地寫(xiě)藏頭詩(shī)，意境詩(shī)。

應(yīng)用體積比較大，其中 70% 的占比為訓(xùn)練出來(lái)的模型文件，嘗試過(guò)量化可以大幅縮小模型體積，但是寫(xiě)詩(shī)效果有所下降就放棄了。

目前通過(guò)學(xué)習(xí)萬(wàn)首唐詩(shī)，共訓(xùn)練了近幾十萬(wàn)次達(dá)到了現(xiàn)在的效果。

后續(xù)通過(guò)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)和訓(xùn)練集、訓(xùn)練次數(shù)還能有所提升。

功能介紹

詩(shī)歌數(shù)據(jù)集：涵蓋絕句數(shù)據(jù)、詩(shī)歌情感標(biāo)注數(shù)據(jù)、格律韻表等資源。

詩(shī)歌生成模型：開(kāi)源了包括風(fēng)格詩(shī)歌生成、多關(guān)鍵詞詩(shī)歌生成等模型。

預(yù)訓(xùn)練資源：基于大規(guī)模古詩(shī)文預(yù)訓(xùn)練的Masked Language Model。

Poetry&AI 論文列表：收集整理了詩(shī)歌和AI交叉方向的論文。

支持的數(shù)據(jù)集

中文古典詩(shī)歌數(shù)據(jù)集THU-CCPC：包含約13萬(wàn)首中文絕句(已劃分訓(xùn)練、測(cè)試、開(kāi)發(fā)集)，可用于相關(guān)模型的訓(xùn)練。

中文格律及韻律數(shù)據(jù)集THU-CRRD：包含整理好的平聲字表、仄聲字表以及平水韻表，可用于詩(shī)歌生成以及詩(shī)歌自動(dòng)分析研究。

中文詩(shī)歌細(xì)粒度情感標(biāo)注語(yǔ)料THU-FSPC：包含5,000首人工標(biāo)注的絕句，每首詩(shī)包含詩(shī)歌整體以及每一句的情感標(biāo)簽?？捎糜谟?xùn)練情感可控的詩(shī)歌生成模型，以及進(jìn)行詩(shī)歌情感自動(dòng)分析。

中文詩(shī)歌質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)集THU-PQED：包含173首古人詩(shī)作，每一首詩(shī)附有詩(shī)歌質(zhì)量不同側(cè)面(如通順性、上下文連貫性等)的人工評(píng)分?？捎糜谠?shī)歌評(píng)價(jià)指標(biāo)分析和研究。

數(shù)據(jù)介紹

AIPoet已開(kāi)源如下詩(shī)歌自動(dòng)生成模型：

WMPoetry

基于Memory Network的詩(shī)歌生成模型。該模型支持多關(guān)鍵詞輸入，并將中文古典詩(shī)歌的格律拆解為字級(jí)別的格式embeding，能夠較好地控制生成詩(shī)歌的格律和韻腳，并提升詩(shī)歌的上下文關(guān)聯(lián)性和扣題程度。相關(guān)論文發(fā)表于IJCAI 2018。

StylisticPoetry

基于互信息解耦的無(wú)監(jiān)督風(fēng)格詩(shī)歌生成模型。該模型無(wú)需任何標(biāo)注數(shù)據(jù)，能夠自動(dòng)將生成的詩(shī)歌劃分為用戶(hù)指定的任意數(shù)量個(gè)不同風(fēng)格。 相關(guān)論文發(fā)表于EMNLP 2018。

MixPoet

基于對(duì)抗因素混合的半監(jiān)督風(fēng)格詩(shī)歌生成模型。該模型利用少量標(biāo)注數(shù)據(jù)，通過(guò)組合不同的影響因素，創(chuàng)造出多種可控的詩(shī)歌風(fēng)格。相關(guān)論文發(fā)表于AAAI 2020。

預(yù)訓(xùn)練資源BERT-CCPoem

AIPoet基于超過(guò)90萬(wàn)首古詩(shī)文訓(xùn)練的BERT模型，該模型能提供任何一首古典詩(shī)詞的任何一個(gè)句子的向量表示，可廣泛應(yīng)用于古典詩(shī)詞智能檢索與推薦、風(fēng)格分析及情感計(jì)算等諸多下游任務(wù)。

Poetry&AI 論文列表

AIPoet整理了人工智能與詩(shī)歌交叉領(lǐng)域的相關(guān)論文列表。此清單列出了針對(duì)詩(shī)歌這一文學(xué)體裁的相關(guān)論文，包括 1.中文古典詩(shī)歌(絕句、宋詞等)生成，2.中文對(duì)聯(lián)生成，3.中文現(xiàn)代詩(shī)生成，4.外文詩(shī)生成，5.多模態(tài)詩(shī)歌生成, 6.詩(shī)歌自動(dòng)分析, 7.詩(shī)歌自動(dòng)翻譯, 8. Demo及Survey 等部分。每篇論文都附有下載鏈接，部分論文也附上了作者公開(kāi)的源碼和數(shù)據(jù)鏈接。此清單在不斷更新中，力求為讀者提供該領(lǐng)域較為全面和最新的研究方法與趨勢(shì)。

結(jié)語(yǔ)

近年來(lái)AI和文學(xué)藝術(shù)不斷交融，產(chǎn)生了很多有趣的研究方向，如自動(dòng)繪畫(huà)生成、詩(shī)歌生成、音樂(lè)生成、小說(shuō)生成等。這些研究在學(xué)術(shù)界和普通人群中都引起了熱烈的討論，并且具有娛樂(lè)、教育、輔助文藝研究等廣泛的應(yīng)用價(jià)值。本團(tuán)隊(duì)會(huì)持續(xù)維護(hù)和開(kāi)放AI+Poetry的相關(guān)資源，助力NLP和計(jì)算人文方向的研究。