【技术实现步骤摘要】
一种应用于机器人的智能作诗系统
[0001]本专利技术涉及智能作诗
，具体为一种应用于机器人的智能作诗系统
。
技术介绍
[0002]说到智能作诗，现在市面上有许多可直接使用的软件工具，通过关键字作诗
、
输入字词作藏头诗等较为广泛，甚至还有通过图片分析作出意境诗这一强大技术，各类工具功能不一，且生成诗词的速度
、
流畅度
、
美感等数据都不相同
。
[0003]其中清华大学九歌的计算机作诗系统的技术功能最为突出，但也仅限于网页平台的应用
。
大多数智能作诗以程序或网页为主，单纯地使用屏幕来显现生成的诗词，表达的效果不够强烈，所以创造了智能作诗机器人，但由于运用了利用传统的深度神经网络技术和大数据算法的智能作诗技术，由机器人生成的诗词不尽人意，并且智能作诗机器人除了会书写智能生成的诗词以外并无其他功能，例如基础绘画等
。
总体上，智能作诗机器人的产品不够成熟，市场推广度不高
技术实现思路
[0004]
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种应用于机器人的智能作诗系统，其特征在于，包括：数据库模块，其用于存储大量的诗歌素材和范例，包括不同风格
、
主题和节奏的作品；分析处理模块，其通过自然语言处理技术对输入的文本进行语义分析，以了解用户的需求和意图；生成算法模块，其基于数据库中的素材和文本分析的结果，使用机器学习和深度学习算法生成符合韵律规则和语言规范的诗歌；优化引擎检索模块，其用于对生成的诗歌作品进行评估和优化，通过与数据库中的样本进行对比和评分，该模块可以提供反馈和建议，帮助用户改进和完善诗歌作品；用户交互界面模块，其提供一个友好的交互界面，使用户可以输入创作要求或直接浏览智能作诗系统生成的诗歌
。2.
根据权利要求1所述的一种应用于机器人的智能作诗系统，其特征在于，所述在数据库模块中需首先收集和整理大量的诗歌语料库，包括不同风格
、
主题和时期的诗歌作品，然后，利用自然语言处理技术对这些数据进行预处理，包括词法分析
、
句法分析和语义分析等，以便系统能够理解和学习诗歌的结构和特点
。3.
根据权利要求1所述的一种应用于机器人的智能作诗系统，其特征在于，所述在分析处理模块中利用深度学习算法，如递归神经网络或变换器，对数据库中的诗歌语料进行训练，通过大规模的数据集和迭代训练，系统能够学习到诗歌的创作规律和风格特点，从而快速且无误的提取到文本中的关键词
、
情感和语调等信息
。4.
根据权利要求1所述的一种应用于机器人的智能作诗系统，其特征在于，所述在生成算法模块中当用户输入一个主题或关键词，系统将基于已训练好的模型生成一首与主题相关的诗歌，系统可以根据诗歌结构
、
韵脚
、
格律等要求生成符合规范的诗歌，并保持诗歌的流畅和美感，其中具体包括数据预处理模块，在生成算法之前，需要对输入数据进行预处理，这包括对输入文本进行清洗
、
分词
、
去除停用词等操作，以便更好地理解和处理数据，创新性与多样性模块，为了使系统生成的诗歌具有一定创意和多样性，生成算法模块通常会引入一些机制来增加其创造力，例如使用随机采样或者通过温度参数控制概率分布，以便在生成过程中引入一定的随机性，上下文感知模块，为了使生成的诗句更加连贯和有意义，算法模块会考虑上下文信息，这包括前文
、
后文的内容以及语义
、
韵律等方面的一致性，风格迁移模块，生成算法模块可以通过学习不同作者的作品风格，并将其应用于生成过程中，实现类似于某位作者的创作风格，这需要对多个作者的诗歌进行特征提取和建模
。5.
根据权利要求1所述的一种应用于机器人的智能作诗系统，其特征在于，所述优化引擎检索模块包括评估模块，其用于对生成的诗歌进行客观评价，它可以分析诗歌的韵律
、
押韵
、
节奏
、
句法结构等方面，并根据一定的规则或标准给予打分或评级，这些规则可以基于传统文学理论
、
实际创作经验或特定领域专家的意见，对比模块，其用于将生成的诗歌与现有优秀的文学作品进行对比，通过与已知高质量作品进行比较，可以找出生成作品中存在的问题或不足之处，并为后续改进提供参考，反馈机制，其用于将评估结果反馈给系统，并根据反馈信息进...
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