为你写诗

Python实现的“为你写诗”，可用于体验学习！

体验流程

1、将诗句保存到同一个目录下的“poem.txt”文件，注意编码是UTF-8

2、运行以下程序：先是读入诗句，生成“poem.vex”，然后你就可以输入关键词得到相关诗句了！

注意事项

1、诗句越多，越能作诗；诗句太少，无法作诗！

2、修改“poem.txt”后，建议删除“poem.vec”后再重新运行程序。


from gensim.models import Word2Vec  # 词向量
from random import choice
from os.path import exists
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')  # 不打印警告class CONF:path = 'poem.txt'window = 16  # 滑窗大小min_count = 60  # 过滤低频字size = 125  # 词向量维度topn = 14  # 生成诗词的开放度model_path = 'poem.vec'class Model:def __init__(self, window, topn, model):self.window = windowself.topn = topnself.model = model  # 词向量模型self.chr_dict = model.wv.index2word  # 字典"""模型初始化"""@classmethoddef initialize(cls, config):if exists(config.model_path):# 模型读取model = Word2Vec.load(config.model_path)else:# 语料读取with open(config.path, encoding='utf-8') as f:ls_of_ls_of_c = [list(line.strip()) for line in f]# 模型训练和保存model = Word2Vec(ls_of_ls_of_c, size=config.size,window=config.window, min_count=config.min_count)model.save(config.model_path)return cls(config.window, config.topn, model)"""古诗词生成"""def poem_generator(self, title, form):filter = lambda lst: [t[0] for t in lst if t[0] not in ['，', '。']]# 标题补全if len(title) < 4:if not title:title += choice(self.chr_dict)for _ in range(4 - len(title)):similar_chr = self.model.similar_by_word(title[-1], self.topn // 2)similar_chr = filter(similar_chr)char = choice([c for c in similar_chr if c not in title])title += char# 文本生成poem = list(title)for i in range(form[0]):for _ in range(form[1]):predict_chr = self.model.predict_output_word(poem[-self.window:], max(self.topn, len(poem) + 1))predict_chr = filter(predict_chr)char = choice([c for c in predict_chr if c not in poem[len(title):]])poem.append(char)poem.append('，' if i % 2 == 0 else '。')length = form[0] * (form[1] + 1)return '《%s》' % ''.join(poem[:-length]) + '\n' + ''.join(poem[-length:])def main(config=CONF):form = {'五言绝句': (4, 5), '七言绝句': (4, 7), '对联': (2, 9)}m = Model.initialize(config)while True:title = input('输入标题：').strip()if title == '':breaktry:poem = m.poem_generator(title, form['五言绝句'])print('\033[031m五言绝句：%s\033[0m' % poem)  # redpoem = m.poem_generator(title, form['七言绝句'])print('\033[033m七言绝句：%s\033[0m' % poem)  # yellowpoem = m.poem_generator(title, form['对联'])print('\033[036m对联：%s\033[0m' % poem)  # purpleprint()except:print("对不起，我作不出这类诗词！")passif __name__ == '__main__':main()

相关开源项目：https://gitee.com/arye/dl/tree/master/NLP/gensim%E6%96%87%E6%9C%AC%E7%94%9F%E6%88%90
在线测试平台：https://python.jupyter.vip/
体验程序下载：https://download.csdn.net/download/crxis/12424344

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