【摘 要】
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现如今自然语言处理在人类生产生活中起到极其重要的作用,随着各类机器学习算法以及深度神经网络的发展,各类写诗机器人频频出现.文章通过机器写诗系统研究了循环神经网络(RNN)与长短期记忆网络(LSTM)在唐诗写作方面的模型效果.本系统基于谷歌开源的深度学习框架TensorFlow,Python作为开发语言,交叉熵损失作为实验结果评价依据进行研究,其结果有力证明了LSTM模型在作诗方面的优越性,并阐释了其具有优越性的具体原因.
【机 构】
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晋中学院 数学系,山西 晋中 030619;中国联通晋中分公司,山西 晋中 030601;晋中学院 信息技术与工程系,山西 晋中 030619
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现如今自然语言处理在人类生产生活中起到极其重要的作用,随着各类机器学习算法以及深度神经网络的发展,各类写诗机器人频频出现.文章通过机器写诗系统研究了循环神经网络(RNN)与长短期记忆网络(LSTM)在唐诗写作方面的模型效果.本系统基于谷歌开源的深度学习框架TensorFlow,Python作为开发语言,交叉熵损失作为实验结果评价依据进行研究,其结果有力证明了LSTM模型在作诗方面的优越性,并阐释了其具有优越性的具体原因.
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