奇引AI

使用AI创作诗词的过程可以大致分为四个步骤，这里以Python语言为例，并假设我们采用的是基于深度学习的方法。请注意，实际编写代码时可能需要根据所选的具体技术和库进行调整。

● 第一步：数据准备
首先，你需要收集大量的诗词文本作为训练数据。这些数据可以从公开的古文数据库或者互联网上获取。然后对数据进行清洗，比如去除标点符号、转换为统一格式等。

```python
import os

def load_data(path):
with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
return text

# 假设你的数据存储在一个名为poetry.txt的文件中
data = load_data('path/to/your/poetry.txt')
```

● 第二步：预处理与建模
接下来是对文本数据进行编码（例如通过字符到索引的映射），并构建模型。这里以简单的循环神经网络RNN为例。

```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense, Embedding
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.utils import to_categorical
import numpy as np

# 文本转数字序列
chars = sorted(list(set(data)))
char_indices = dict((c, i) for i, c in enumerate(chars))
indices_char = dict((i, c) for i, c in enumerate(chars))

maxlen = 40 # 句子长度
step = 3 # 步长
sentences = []
next_chars = []
for i in range(0, len(data) - maxlen, step):
sentences.append(data[i: i + maxlen])
next_chars.append(data[i + maxlen])

x = np.zeros((len(sentences), maxlen, len(chars)), dtype=np.bool)
y = np.zeros((len(sentences), len(chars)), dtype=np.bool)
for i, sentence in enumerate(sentences):
for t, char in enumerate(sentence):
x[i, t, char_indices[char]] = 1
y[i, char_indices[next_chars[i]]] = 1

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_shape=(maxlen, len(chars))))
model.add(Dense(len(chars), activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')
```

● 第三步：训练模型
设置好参数后开始训练模型。这一步可能耗时较长，取决于你的硬件配置和数据量大小。

```python
model.fit(x, y, batch_size=128, epochs=60)
```

● 第四步：生成诗句
最后一步是利用训练好的模型来生成新的诗句。可以通过给定一些初始文字，让模型预测下一个字符的方式逐步生成完整的句子。

```python
def sample(preds, temperature=1.0):
preds = np.asarray(preds).astype('float64')
preds = np.log(preds) / temperature
exp_preds = np.exp(preds)
preds = exp_preds / np.sum(exp_preds)
probas = np.random.multinomial(1, preds, 1)
return np.argmax(probas)

start_index = random.randint(0, len(data) - maxlen - 1)
generated = ''
sentence = data[start_index: start_index + maxlen]
generated += sentence
print('--- Generating with seed: "' + sentence + '"')

for i in range(400):
x_pred = np.zeros((1, maxlen, len(chars)))
for t, char in enumerate(sentence):
x_pred[0, t, char_indices[char]] = 1.

preds = model.predict(x_pred, verbose=0)[0]
next_index = sample(preds, 0.5)
next_char = indices_char[next_index]

generated += next_char
sentence = sentence[1:] + next_char

print(generated)
```

以上就是使用Python和Keras框架实现的一个基本AI写诗系统的概览。在实践中，你还可以尝试更复杂的架构如Transformer，以及使用更多的技术细节优化结果。