一种情感可控的古诗自动生成模型

摘要：

古诗是中华民族重要的非物质文化遗产,使用计算机实现古诗的自动生成已成为一个热门的研究课题,但现有的古诗生成方法在生成诗句与主题的关联性上表现不佳且无法控制情感的表达.为解决这些问题,文中基于序列到序列(Seq2Seq)模型,提出一种通过关键字和情感分类词共同控制绝句诗生成的方法.具体实现过程分为两个阶段:首先使用TextCNN和TextRank算法分别对收集的古诗进行情感分类和关键字提取,自行构建实验数据集;其次针对古诗主题与情感表达不准确的问题,引入带注意力机制的Seq2Seq模型,在模型的编码端和译码端使用门控神经单元(GRU),通过4个关键字和情感分类词控制最终绝句诗的生成,并在生成阶段使用集束搜索代替传统的贪心搜索来增加生成古诗的多样性.对比实验结果表明,所提方法生成绝句诗的效果在自动评价和人工评价上均优于基准模型,对于内容与情感的表达更加准确和有效.

关键词：古诗生成、序列到序列模型、注意力机制、GRU神经网络、情感控制、TextCNN算法、自然语言处理、字嵌入

所属期刊栏目：46

分类号：TN911-34;TP391

资助基金：国家自然科学基金61977021

在线出版日期：2023-02-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：154-160