1 研究任务一介绍
1.1 研究任务
给定诗词数据集poems，采用基于循环神经网络（RNN）的LSTM模型实现古诗词自动生成，调整参数实现五言诗、七言诗、五言藏头诗、七言藏头诗和词的自动生成。
1.2 研究内容的具体描述
自然语言处理（NLP）是使机器处理或读懂人类语言系统，是目前比较热门的方向，Long Short Term Memory (LSTM)是循环神经网络的改进，在NLP方面有明显优势。实验采用两层的LSTM网络，训练数据集为34646首唐诗，数据格式为诗词名加上诗词内容，所有诗词存放在一个txt文档中，每一行存储一首诗。
代码：链接：https://pan.baidu.com/s/1sb_Mwx5pghmTgeRxvIrO-A?pwd=l8te
提取码：l8te
2 研究方法原理与步骤
2.1 数据预处理
数据预处理的过程，实际上是文本处理的过程，先对诗歌进行拆分，提取诗歌内容。步骤包括获取字典和编码字典。
1、获取字典
- 读取诗集，使用open函数。把每首诗分离出来存入列表，根据列表长度得出共有多少首古诗。
- 分割题目和内容，使用strip函数去掉空格，只需保存诗的内容。
- 标记诗词的开始和结尾，开头加上字符“[”，末尾加上字符“]”，在训练的时候程序也会根据该符号来作为训练的始末状态。
- 把所有唐诗内容加入列表，列表长度即为唐诗的总数。
2、编码字典
- 统计词频：统计每个字出现次数。
- 按词频排序：使用sorted函数，key表示排序方法。
- 生成字库：每个字映射一个数字ID，使用dict(d)创建编码字典。
- 诗句转换为向量：根据字库把每一首诗转化为一个向量
2.2 LSTM网络结构
2.2.1 研究方法选择原因
LSTM（Long-Short Term Memory，长短时记忆网络）模型是文本处理中最为常用的RNN循环神经网络。RNN模型是基于当前的状态和当前的输入来对下一时刻做出预判。而LSTM模型则可以记忆距离当前位置较远的上下文信息。
2.2.2 方法原理与步骤
图1 LSTM模型逻辑图
图中LSTM有四个输入，分别是input(模型输入），forget gate(遗忘门)，input gate(输入门)，以及output gate(输出门)。相比，LSTM参数量是普通神经网络的4倍。遗忘门决定前一刻memory是否会被记住，遗忘门打开时，前一刻记忆会被保留，关闭时，前一刻记忆会被清空。输入门决定当前输入有多少保留下来，因为在序列输入中，并不是每个时刻的输入信息都同等重要，当输入完全没有用时，输入门关闭，此刻输入信息被丢弃。输出门决定当前memroy的信息有多少被立即输出，输出门打开时，会被全部输出，关闭时，当前memory中的信息不会被输出。
图2 LSTM模型结构图
2.2.3 模型训练和超参设置
1、超参数设置：
表1 超参数设置
| 网络层数 |
num_layers |
2 |
| 隐藏层节点 |
rnn_size |
128 |
| 训练次数 |
epoch |
10 |
| 每次训练诗词数目 |
batch_size |
64 |
2、使用RNN进行训练的过程：
1）定义模型和结构。
2）初始化当前状态。
3）输入数据进行ID到单词向量的转化。
4）输入数据和初始化状态代入模型进行训练，得到训练结果。
5）对训练结果加入一个全连接层得到最终输出。
6）训练结束后得到储存神经网络模型。
2.2.4 诗词生成
1、古诗词生成步骤：
1）读取模板文件，对每个字的出现个数都进行统计。
2）得到编码字典，根据统计结果取出数据来进行编码。
3）生成RNN模型网络，应用于根据输入信息得到相应的输出信息。与训练模型的编写方法相同。
4）读取已保存的网络模型，根据已经训练好的模型来进行新的数据预测。使用循环语句进行编码和字之间的转化，直到一首诗做完后退出。
2、生成古诗
已知一首诗的开始标志字为"["，设其初始状态为0，由此开始载入模型，迭代可以求得整首古诗，古诗的结束标志为"]"，出现了此输出结果表示古诗生成完毕，退出循环，打印结果。
3、生成藏头诗
藏头诗与自由作诗的区别在于，需指定每句话的头一个字，所以初始状态需要重新设定为给定的字，设置for循环取出藏头句子的每一个单字，对该单字进行训练。把第一个字设置为"["，求出状态state_，然后将该状态代入该单字中求下一个字的解。即，已知当前输入为"word"，当前状态是“[”的状态state_，求输出和下一步状态。输出作为当前输入，下一步状态作为当前状态，再求下一个字。直到诗句满足字数状态或结束，则退出循环，处理下一个单字。
3 实验结果及分析
3.1 实验结果
3.1.1 开发环境介绍
系统：Win7
处理器：Intel（R） Core（TM）i5-5200U CPU
内存：4G
软件：TensorFlow 1.4.0 、Python 3.6.5
3.1.2 实验结果
1、生成古诗
1）五言诗
近云此蝶欲，色苔借念走。漂本片过索，侍中陌同声。
依右朱元巷，尝漠堪三试。看非背低蒙，津雪袍不从。
紫未疏从星，龙初宛思代。翠谷十绛兮，托望寿金长。
2）七言诗
盈巷仁术无凝斋，事泉非须音正栖。盈名教将贞滴文，浮舍树空安照池。
卧起收防鸣不饮，人尧仰松张谷尚。就敛兵天洒哭莫，单家貂渡未光私。
荒民杉乱浪迢辈，此怜堂精忧艳拂。亦序多将调并新，壁木鹊古胜以迟。
2、生成藏头诗
1）五言藏头诗
藏头为“上善若水”：
上禄摇户迎，善颜引绕籁。若雅露近马，水暂曲骑欲。
上起白初所，善来固好引。若应乱青庐，水威度乖如。
上柔余弹飘，善取分峡昼。若住艰时类，水乖逸满寒。
2）七言藏头诗：
藏头为“巾帼英雄”：
巾天雪惨带独生，帼溅邻禾鸦芦上。英宵阳家台开立，雄借断夜影处月。
巾纱逸众起及尽，帼碑是留忠音斗。英绿冲降开餐生，雄西残炎安河蛮。
巾花影蛾饮水三，帼皆主十久巾魂。英春直轻寒滴岂，雄经中江动紫秘。
3、生成词
昨出流偃败气予余宽离，祥明。雪家虚达衰带杨，万入野挂暂栖。因，修永人偏尘语儒云云中霖出啭谒浮寒。律清，委类凉石死世红。
山可二阙翼尘，离疑窥由采妾招。兵勒识上正比，无枝龙四化。山子主拾漠，好为洲天微无草爱圣卿喜承映泪明。菲雨谁山能云仙功，闻镜瑞鲤。
两密成流应飘，欹。三子来摇妆将月在可彩从度，离子。露细如昼终，田步中浮。岂蛮佛，休稍山斯冲此玉园人田暂闲职断练高画洞力新。
3.2 实验结果分析
从最后的生成结果看，生成的古诗和藏头诗基本符合唐诗的形式，词的形式还有待改善，在诗词意境方面还有很大的提升空间。
4 结论
实验设计了基于LSTM模型的古诗词自动生成框架，报告详细介绍LSTM网络的结构以及原理，对数据预处理过程分为获取字典和编码字典。从最后的生成结果看，生成的古诗和藏头诗基本符合唐诗的形式，词的形式还有待改善，在诗词意境方面还有很大的提升空间。