常见神经网络模型在古诗词自动生成中的应用与对比分析

• 作 者: 黄颖杰 朱静 杨晋昌
• 机 构: 广州大学计算机软件与网络工程学院,广州大学实验中心,广州大学机电与电气工程学院
• 出 处: 东莞理工学院学报
• 发表日期: 2020年5期
• 关键词: 神经网络 中文古诗 文本自动生成 深度学习 neural networkchinese poetrytext automatic generationdeep

文本自动生成技术可应用于机器问答对话、智能翻译、新闻稿件自动撰写等任务上,对包括机器人、新闻传媒、互联网企业等产业具有重要意义。选取以RNN循环神经网络、LSTM和GAN对抗生成网络等经典的文本生成模型为代表,对比各种算法生成古诗词,并研究它们之间的优缺点。同时探索了文本生成领域的质量评估方式,对中文古诗自动生成领域的研究有较大的参考意义和研究帮助。