基于主题控制的中国古代诗歌生成方法研究与应用

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古诗是中华民族灿烂文明史上最伟大的艺术形式之一,它有着优美的韵律、严密的结构,并蕴含丰富的情感,从古至今都以阳春白雪式的唯美和典雅吸引着无数忠诚的追随者,但是普通人想要学习和创作诗歌有着不小的门槛。近些年来随着神经网络的快速发展,自然语言处理领域也迈上了新的台阶,为诗歌的自动生成实现提供了技术支持。通过相关技术进行诗歌的自动生成研究在弘扬和传承中国传统文化、探索人工智能艺术创作等方面都具有重要意义。本文就中国传统诗歌的自动创作问题展开研究,通过对相关文献的阅读发现现有方法生成的诗歌几乎都存在诗句间语意连贯性差,缺乏主题性的问题。为此本文提出了一种基于主题控制的诗歌生成方法,方法将人在文学创作时先构思后写作的思想引入诗歌自动生成的过程,在生成之前先为诗歌规划一个写作大纲来引导诗歌主题。考虑到大纲的表达能力有限,在此基础上本文还通过LDA主题模型深度挖掘了古诗中潜在的主题信息作为诗歌的主题参考知识,用来在生成诗歌的过程中动态拓展相关主题信息。最终将大纲信息和相关主题信息动态作用到诗歌生成的过程中,使得整个诗歌主题共享进而生成句中意思明确,句间联系密切的诗歌。本文的工作围绕基于主题控制的诗歌生成方法展开,其中主要的创新点如下:1.在之前的相关研究中,关于古诗中分词的任务都是基于现代语境的分词工具完成的,这样往往会破坏古诗中的意境并且会产生大量垃圾碎片,不利于本文训练数据的构造。因此本文基于古诗语境构造了一个分词词表,以在本文的分词任务中借助词表辅助实现高质量的分词,增强了训练数据的质量,进而提升了诗歌生成效果。2.本文提出的基于主题控制的诗歌生成模型在前文信息的基础上融合了大纲信息和相关的主题知识的额外输入,并将这些蕴含先验知识的额外输入通过注意力机制动态的作用到诗歌的生成过程,增强了生成诗歌的主题性。3.为使模型有效地捕获和学习诗歌生成相关的主题主题信息,本文提出了一种基于层次结构的主题信息表示方法,该方法基于自注意力机制从字符和主题词两个粒度对主题信息进行编码表示,最大化的对主题信息进行了保留。最后,针对本文模型进行了多模型对比试验,通过实验表明,本文提出的基于主题控制的诗歌生成模型的生成效果对比所有模型有了一定提升,尤其在连贯性和意义性指标方面,验证了本文模型及所做工作的有效性。
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