古诗生成是一个融合了数据预处理、模型训练、生成策略和后处理的复杂过程。下面，我们将从数据预处理、模型选择、训练优化、生成策略和后处理等方面，详细解析 AI 诗歌生成器的技术流程。
数据预处理：为 AI 注入古诗基因
数据预处理是 AI 生成古诗的基础，就像工匠在雕刻前对原材料的精心打磨。在这个阶段，需要对古诗文本进行清洗、分割和编码，为后续的模型训练做好准备。
首先，要收集大量的古诗文本作为训练数据。这些数据可以来自《全唐诗》《宋词三百首》等经典诗集，也可以是其他可靠的古诗资源。例如，在一些研究中，会使用包含 34646 首唐诗的数据集进行训练。
接下来，需要对数据进行清洗。清洗过程包括去除特殊符号、处理标题和内容的分割、过滤不符合要求的诗句等。例如，在处理唐诗数据时，需要将每行诗按冒号分割为标题和内容，只保留内容部分，并去除包含特殊字符或长度不符合要求的诗句。
然后，构建词典。统计所有出现过的字，并为每个字分配一个唯一的编号，形成字到编号的映射关系。这样，古诗中的每个字都可以转换为一个数字序列，便于模型处理。例如，使用
collections.Counter统计字频，按出现次数排序后，取高频字构建词典，并为每个字分配一个 ID。最后，对诗句进行编码。将每首诗的每个字转换为对应的编号，形成一个序列。同时，为了标记诗句的开始和结束，通常会在序列的开头添加一个开始标记，结尾添加一个结束标记。例如，在唐诗数据处理中，会在每首诗的开头添加字符 “(”，结尾添加字符 “)”，以便模型学习到诗句的起始和结束位置。
模型选择：搭建古诗生成的核心引擎
模型选择是 AI 生成古诗的关键，不同的模型在处理序列数据和捕捉古诗特征方面各有优劣。目前，常用的模型包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和 Transformer 等。
RNN 是一种专门处理序列数据的神经网络，它能够捕捉序列中的长期依赖关系。在古诗生成中，RNN 可以逐字生成诗句，根据前面生成的字预测下一个字的概率分布。例如，基于 RNN 的古诗生成模型可以学习到诗句中字与字之间的关联，生成连贯的诗句。
LSTM 是 RNN 的改进版本，它通过引入门控机制，能够更好地处理长期依赖问题。LSTM 中的细胞状态可以有效地保存和传递长期信息，避免了 RNN 中梯度消失的问题。在古诗生成中，LSTM 模型通常采用两层结构，能够更好地捕捉古诗的韵律和结构特征。
Transformer 是近年来在自然语言处理领域表现出色的模型，它基于自注意力机制，能够并行处理序列数据，提高计算效率。Transformer 模型在古诗生成中也有应用，例如清华大学的 “九歌” 系统，结合了显著性上下文机制和工作记忆模型，提升了生成诗歌的连贯性和风格控制。
训练优化：让模型学习古诗的韵律与意境
训练优化是让模型学习古诗韵律和意境的关键环节。在训练过程中，需要选择合适的损失函数、优化算法和训练策略，以提高模型的生成能力。
损失函数用于衡量模型预测结果与真实数据之间的差异。在古诗生成中，常用的损失函数是交叉熵损失函数，它能够有效地衡量模型预测的概率分布与真实标签之间的差异。例如，使用
sparse_categorical_crossentropy作为损失函数，能够直接处理字的编号序列，计算预测值与真实值之间的损失。优化算法用于调整模型的参数，以最小化损失函数。常用的优化算法包括随机梯度下降（SGD）、Adagrad、Adadelta 和 Adam 等。其中，Adam 算法由于其自适应学习率的特性，在古诗生成中表现较好。例如，在 LSTM 模型训练中，使用 Adam 优化算法（学习率设置为 0.002）能够有效地调整模型参数，提高生成质量。
训练策略包括批次训练、迭代次数和学习率调整等。在古诗生成中，通常采用批次训练的方式，每次从数据集中选取一批数据进行训练。例如，每次选取 64 首诗作为一个批次，进行多轮迭代训练。迭代次数通常根据数据集的大小和模型的复杂程度来确定，一般需要进行几十轮甚至上百轮的训练。
生成策略：控制古诗的风格与内容
生成策略是控制古诗风格和内容的关键，它决定了模型如何根据输入的提示生成诗句。常用的生成策略包括贪心搜索、束搜索、采样和温度调整等。
贪心搜索是一种简单直接的生成策略，它在每一步都选择概率最高的字作为下一个字。贪心搜索的优点是速度快，但生成的诗句可能缺乏多样性，容易陷入局部最优解。例如，在生成藏头诗时，贪心搜索可能会生成符合平仄和押韵要求的诗句，但缺乏创意和变化。
束搜索是贪心搜索的改进版本，它在每一步保留多个候选序列，选择概率最高的前几个序列进行扩展。束搜索能够在一定程度上平衡生成速度和多样性，生成更符合要求的诗句。例如，束宽设置为 3 时，模型会在每一步保留概率最高的 3 个序列，继续生成后续的字，从而增加生成的多样性。
采样是一种随机生成策略，它根据模型预测的概率分布随机选择下一个字。采样能够生成更具多样性的诗句，但可能会出现不符合要求的情况。例如，通过调整温度参数，可以控制采样的随机性。较低的温度值会使得模型倾向于选择概率较高的字，生成更确定的诗句；较高的温度值会增加低概率字被选中的机会，生成更具多样性的诗句。
温度调整是一种常用的采样策略，它通过调整模型输出的概率分布来控制生成的随机性。温度值越高，概率分布越平滑，生成的诗句越随机；温度值越低，概率分布越集中，生成的诗句越确定。例如，在生成古诗时，可以根据需要调整温度值，以生成不同风格和内容的诗句。
后处理：提升古诗的质量与韵味
后处理是提升古诗质量和韵味的关键环节，它包括平仄校验、押韵调整、意境优化和人工润色等步骤。
平仄校验是确保古诗符合格律要求的重要步骤。AI 诗歌生成器通常会内置平仄规则知识库，自动识别诗句的平仄是否正确，并提供修改建议。例如，JBoltAI 的诗词学习卡生成技术能够自动标注平仄正误，并给出修改建议，帮助用户生成符合格律的古诗。
押韵调整是确保古诗押韵正确的重要步骤。AI 诗歌生成器会根据所选韵部，自动选择合适的韵脚字，使诗句读起来朗朗上口。例如，在生成七言律诗时，模型会根据韵部选择合适的韵脚字，确保每联的末尾字押韵。
意境优化是提升古诗意境和韵味的重要步骤。AI 诗歌生成器可以通过分析诗句的语义和情感，调整用词和句式，使诗句更具意境和感染力。例如，清华大学的 “九歌” 系统通过显著性上下文机制和工作记忆模型，能够生成上下文连贯、意境优美的古诗。
人工润色是确保古诗质量的最后一步。尽管 AI 生成的古诗在形式和结构上可能符合要求，但在情感表达和创意方面可能存在不足。因此，通常需要人工对生成的诗句进行润色和修改，以提升其质量和韵味。例如，在生成泉州花灯主题的古诗时，虽然 AI 能够生成符合要求的诗句，但仍需要人工调整用词和句式，使其更具地域特色和文化内涵。
AI 诗歌生成器生成古诗的过程是一个复杂的技术流程，涉及数据预处理、模型选择、训练优化、生成策略和后处理等多个环节。通过这些技术的不断发展和优化，AI 诗歌生成器能够生成越来越符合要求的古诗，为古诗创作和文化传承提供了新的思路和方法。然而，AI 生成的古诗在情感表达和创意方面仍存在不足，需要人工的参与和润色。未来，随着技术的不断进步，AI 诗歌生成器有望在古诗生成领域取得更大的突破。
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