内容概要：本文介绍了一个基于循环神经网络（RNN）的唐诗生成实验，旨在通过构建和训练RNN模型实现端到端的唐诗自动生成。实验涵盖了数据预处理、词典构建、文本序列数字化、模型搭建（可选SimpleRNN、LSTM或GRU）、训练过程监控以及生成结果的测试与评估。重点在于理解RNN在序列建模中的应用，掌握语言模型的基本原理，并通过实际生成的诗句分析模型的语言生成能力与局限性。; 适合人群：具备一定深度学习基础，正在学习自然语言处理或序列建模相关课程的学生，尤其是高校计算机或人工智能专业本科生。; 使用场景及目标：①深入理解RNN及其变体（LSTM、GRU）在文本生成任务中的工作机制；②掌握从数据预处理到模型训练、生成与评估的完整流程；③提升对语言模型评价指标与生成质量分析的能力； 阅读建议：建议结合代码实践本实验内容，在训练过程中关注损失变化与生成效果，尝试调整网络结构与超参数以优化生成质量，并思考如何改进模型以增强诗意连贯性和文化契合度。

Automatic generation of natural language from images has attracted extensive attention. In this paper, we take one step further to investigate generation of poetic language (with multiple lines) to an image for automatic poetry creation.

2018年1月电大本科《古代诗歌散文专题》期末考试试题及答案

中国现代诗歌的共现网络分析

包含表： 诗人 poet ：13,136条：、2.25 MB 诗歌的解析 appreciation：5214条、23.5 MB 诗歌 poetry：2900008条、105 MB 总体而言诗歌的数量还是比较全的。解析也比较多，格式为"

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"这种的。当然没有西窗烛的那个数据库全，那个太牛逼了。 相对而言比较不错。我花钱买的，现在就给大家下载，反正也是他抓取的。嘿嘿

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