[發明專利]一種詩歌生成方法、系統及可讀存儲介質

有效

• 申請號: 202110363291.0
• 申請日: 2021-04-02
• 公開（公告）號: CN113312448B
• 公開（公告）日: 2022-11-08
• 發明（設計）人: 王家逸;何學智;余訓興
• 申請（專利權）人: 新大陸數字技術股份有限公司
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F40/126;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種詩歌生成方法、系統及可讀存儲介質，涉及AI自然語言處理領域。本發明提供了一種詩歌生成方法，所述方法包括：獲取待生成的目標詩歌的主題信息；獲取待生成的目標詩歌的類型信息，所述類型信息包括詩歌的格律或詞牌信息；將所述主題信息以及所述類型信息輸入預訓練AI寫詩模型，生成目標詩歌。用戶輸入用于生成詩歌的主題信息以及詩歌的類型信息，本方案能夠根據輸入的信息，自動生成符合要求的詩歌；并且，詩歌生成過程中，采用全局最優算法來對解碼結果進行優化，防止出現局部最優解，從而實現改善詩歌質量的作用。

技術領域

本發明涉及AI自然語言處理領域，特別涉及一種詩歌生成方法、系統及可讀存儲介質。

背景技術

AI(人工智能)作為一門新興科學技術，可以利用深度學習網絡，通過海量的數據進行訓練以達到自動學習的目的。當前，人工智能寫詩便是在教育領域用于輔助教學的一種實際應用，AI+學科融合，既可讓學生在實際案例中學習到人工智能的知識，同時可以學習到作詩的樂趣，提高文學水平，這種寓教于樂的方式必定會大受歡迎。因此，如何根據用戶提供的詩歌主題等信息，自動生成高質量的詩歌，是本領域技術人員關注的焦點。

發明內容

本發明提供一種根據詩歌主題、類型，自動生成高質量的詩歌的方法、系統及可讀存儲介質，本發明的方案如下：

第一方面，本發明提供了一種詩歌生成方法，所述方法包括：

獲取待生成的目標詩歌的主題信息；

獲取待生成的目標詩歌的類型信息，所述類型信息包括詩歌的格律或詞牌信息；

將所述主題信息以及所述類型信息輸入預訓練AI寫詩模型，生成目標詩歌。

其中，所述將所述主題信息以及所述類型信息輸入AI寫詩模型，生成目標詩歌，包括：

將所述主題信息和所述類型信息按預定的規則預處理成輸入序列，而后輸入AI寫詩模型進行預測，生成候選詩歌；

計算每個候選詩歌的輸出概率，選取最大輸出概率的候選詩歌作為目標詩歌。

其中，所述將輸入序列輸入到AI寫詩模型進行預測，生成候選詩歌的具體方法包括：

將所述輸入序列按字進行切分，構建出多個不同長度的子輸入序列；

分別將每個子輸入序列依次輸入編碼網絡以及解碼網絡進行預測下一個輸出的字，將所述輸出的字加入到對應的子輸入序列中作為新的輸入預測下一個輸出的字，直至預測出目標詩歌最后一個字，生成候選詩歌。

其中，將每個子輸入序列依次輸入編碼網絡以及解碼網絡進行預測下一個輸出的字，具體包括：

將子輸入序列輸入編碼網絡以及解碼網絡，輸出當前時刻輸出概率topN的字構成概率候選集，而后，將當前時刻的概率候選集作為輸入，輸出下一時刻輸出概率topN的字構成概率候選集，重復以上步驟，直至輸出候選詩歌最后一個字對應的概率候選集。

其中，所述計算每個候選詩歌的輸出概率，選取最大輸出概率的候選詩歌作為目標詩歌，包括：

將候選詩歌中預測每個字的輸出概率進行累加，累加結果作為該候選詩歌的輸出概率。

其中，所述AI寫詩模型包括：

詞嵌入網絡，用于將輸入序列處理成詞向量；

編碼網絡，用于將所述詞向量處理成表征向量；

解碼網絡，用于將所述表征向量進行解碼，所述解碼過程采用全局最優算法尋找出最優解，作為輸出的目標詩歌。

第二方面，本發明提供一種詩歌生成系統，包括：

第一輸入模塊，用于獲取待生成的目標詩歌的主題信息；