编辑点评:ai自动生成乐符诗集
九歌团队打造的一款智能ai生成诗的应用,AI诗人AiPoet1.0新版是一个真实好用没有广告完全免费的藏头诗和意境诗生成器,简单好用,生成的诗高大上,用来装x很不错。

使用说明
1、下载软件安装到手机上后,选择你需要制作的诗类型,有藏头诗,意境诗;
2、如藏头诗,需要输入藏头词,和输入作诗风格,然后点作诗即可;
3、意境诗的话直接输入作诗风格即可生成一首诗;
4、做好的诗点右上角的的按钮可以一键复制;
5、点右上角的三个点可以分享导出图片,更换背景和切换字体颜色。
特色介绍
一个无须联网,基于人工智能的写诗应用。
随时随地写藏头诗,意境诗。
应用体积比较大,其中 70% 的占比为训练出来的模型文件,尝试过量化可以大幅缩小模型体积,但是写诗效果有所下降就放弃了。
目前通过学习万首唐诗,共训练了近几十万次达到了现在的效果。
后续通过优化网络和训练集、训练次数还能有所提升。
功能介绍
诗歌数据集:涵盖绝句数据、诗歌情感标注数据、格律韵表等资源。
诗歌生成模型:开源了包括风格诗歌生成、多关键词诗歌生成等模型。
预训练资源:基于大规模古诗文预训练的Masked Language Model。
Poetry&AI 论文列表:收集整理了诗歌和AI交叉方向的论文。
支持的数据集
中文古典诗歌数据集THU-CCPC:包含约13万首中文绝句(已划分训练、测试、开发集),可用于相关模型的训练。
中文格律及韵律数据集THU-CRRD:包含整理好的平声字表、仄声字表以及平水韵表,可用于诗歌生成以及诗歌自动分析研究。
中文诗歌细粒度情感标注语料THU-FSPC:包含5,000首人工标注的绝句,每首诗包含诗歌整体以及每一句的情感标签。可用于训练情感可控的诗歌生成模型,以及进行诗歌情感自动分析。
中文诗歌质量标注数据集THU-PQED:包含173首古人诗作,每一首诗附有诗歌质量不同侧面(如通顺性、上下文连贯性等)的人工评分。可用于诗歌评价指标分析和研究。
数据介绍
AIPoet已开源如下诗歌自动生成模型:
WMPoetry
基于Memory Network的诗歌生成模型。该模型支持多关键词输入,并将中文古典诗歌的格律拆解为字级别的格式embeding,能够较好地控制生成诗歌的格律和韵脚,并提升诗歌的上下文关联性和扣题程度。相关论文发表于IJCAI 2026。
StylisticPoetry
基于互信息解耦的无监督风格诗歌生成模型。该模型无需任何标注数据,能够自动将生成的诗歌划分为用户指定的任意数量个不同风格。 相关论文发表于EMNLP 2026。
MixPoet
基于对抗因素混合的半监督风格诗歌生成模型。该模型利用少量标注数据,通过组合不同的影响因素,创造出多种可控的诗歌风格。相关论文发表于AAAI 2026。
预训练资源BERT-CCPoem
AIPoet基于超过90万首古诗文训练的BERT模型,该模型能提供任何一首古典诗词的任何一个句子的向量表示,可广泛应用于古典诗词智能检索与推荐、风格分析及情感计算等诸多下游任务。
Poetry&AI 论文列表
AIPoet整理了人工智能与诗歌交叉领域的相关论文列表。此清单列出了针对诗歌这一文学体裁的相关论文,包括 1.中文古典诗歌(绝句、宋词等)生成,2.中文对联生成,3.中文现代诗生成,4.外文诗生成,5.多模态诗歌生成, 6.诗歌自动分析, 7.诗歌自动翻译, 8. Demo及Survey 等部分。每篇论文都附有下载链接,部分论文也附上了作者公开的源码和数据链接。此清单在不断更新中,力求为读者提供该领域较为全面和最新的研究方法与趋势。
结语
近年来AI和文学艺术不断交融,产生了很多有趣的研究方向,如自动绘画生成、诗歌生成、音乐生成、小说生成等。这些研究在学术界和普通人群中都引起了热烈的讨论,并且具有娱乐、教育、辅助文艺研究等广泛的应用价值。本团队会持续维护和开放AI+Poetry的相关资源,助力NLP和计算人文方向的研究。

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