矣晓沅：计算机也有诗意——清华古典诗歌自动生成系统“九歌”的算法
让我们沉浸在清华大学THUNLP实验室的创新中，探索智能与艺术交汇的瑰宝——"九歌"，一个能将算法与诗意完美融合的文学诗歌自动生成系统。这个系统旨在通过自动作诗，揭示机器智能的创造力边界，为诗歌创作带来新的可能。
算法设计：连贯与审美的平衡
九歌模型算法巧妙地运用显著性线索模型，解决了诗歌生成中的连贯性和扣题性难题。它关注文学的内在质量，如新颖性、风格化和情感化，通过动态的注意力机制与字显著性选择，挑选出意象的关键元素。评测过程中，人工与自动的结合，确保了诗歌的流畅与深度。工作记忆模型如同一个智者，区分历史与即时记忆，动态维护关联，而主题记忆模块和主题追踪机制则提升诗歌的关键词覆盖率，确保信息传递的完整。
技术突破：隐空间与情感表达的细腻处理
隐空间与诗歌生成的结合，采用半监督循环训练，既有有标注的诗歌情感数据，也有无标注的诗意探索。情感分类器的加入，让每句诗都承载着丰富的情感色彩，通过交叉时间序列训练，捕捉情感构建和内容顺序的微妙之处。
工程化与实践成果
作为一款在线生成的工程化产品，"九歌"已经创作出超过2500万首诗，它的魅力超越了技术的边界，吸引全球用户的目光。系统获奖无数，成果备受媒体瞩目，与学堂在线等平台的合作更是展示了其在教育与艺术领域的广泛影响。
知识图谱的智慧加持
"九歌"借助概率关联式知识图谱，扩展了对诗歌创作的理解，融入了常识、文学知识和历史时空的深度，使得诗歌的生成更为丰富和有深度。
人工智能与人类的共生共进
在"九歌"中，人工智能并非取代人类，而是通过学习人类作品，与人类共同创作，形成一个促进艺术与智能不断进步的良性循环。这个过程，是艺术的延伸，也是人类智慧的延伸。
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