随着人工智能的不断进步，AI 已经开始涉足到创意性领域，如诗歌创作。在这个领域，AI 写诗深度学习也越来越受到追捧，它可以根据输入的主题、风格等条件，自动生成与之配合的诗歌，缩短写作周期，提高生产效率。本文将先介绍 AI 写诗深度学习的基本原理，然后分析如何实现一个能够生成优美诗歌的 AI 写诗模型。

AI 写诗深度学习的基本原理

AI 写诗深度学习基于神经网络的机器学习模型，其中 LSTM (长短时记忆网络) 是实现这个模型的一个关键环节。 LSTM 是一种普适的适合于各种序列预测的神经网络模型，通常用于序列到序列的翻译、语音识别、语言模型和自然语言生成任务中。

简单来说，LSTM 用于学习诗歌的词汇规律和句法结构，膜拟合生成符合规律的输出结果。 LSTMs 可以保持对先前输入的信息记忆，确保它可以生成符合要求的输出。此外，AI 也会学习到暗示、词义和地方化的技能，以更准确地理解现有的语境。

如何实现能写出优美诗歌的 AI 写诗模型

以下是实现 AI 写诗模型的基本步骤：

1.数据预处理

为了实现一个好的 AI 写诗模型，我们需要大量的诗歌数据，其中包括各种类型的诗歌，例如古诗、现代诗、民间诗歌等。我们需要对所有数据进行词性标记、去停用词和分词等处理。

import pynlpir

pynlpir.open() stopwords = [] with open('stopword.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines():