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当前，古诗勺生成任务大多基于单一的循环神经网络（RNN结构，在生成时需事先给定一个起始字然后以该起始字为基础进行古诗勺生成，生成过程的可控性较差，往往达不到预期效果。针对以上问题，将注意力机制引入Seq2Seq模型，通过自建的数据集进行训练，实现了基于关键字的自定乂古诗句生成。在生成阶段，首先输入一段描述性内容，并从中提取岀关键字。当关键字不足时，使用word2vec进行有效的关键字补全操作。此外，针对古诗体裁难以控制问题，在Seq2Scq模型中的巸 ncode端増加格式控制符，有效解决了以往模型在生成古诗时，体裁选择的随机性问题。实验表明，所提岀的模型较好地达到了预期的生成效果。
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