使用Word2Vec算法实现古诗自动生成实战

一、任务背景与技术路线

文化传承需求：
通过机器学习算法学习3万首唐诗宋词语料，实现输入关键词（如"明月"、"秋风"）即可生成符合平仄韵律的五言/七言诗句

技术架构：

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[语料库] → [数据预处理] → [Word2Vec训练] → [向量空间构建] → [生成模型] → [格律校验] → [古诗输出]

二、核心算法原理

Word2Vec双模式对比：

图表

代码

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上下文预测中心词

中心词预测上下文

CBOW

适合高频词训练

Skip-Gram

适合低频词训练

词向量数学本质：
设词表大小为V，嵌入维度为d，通过神经网络学习隐藏层权重矩阵：

WV×d=[w⃗1w⃗2⋮w⃗V]WV×d​=​w1​w2​⋮wV​​​

最终每个词的向量即为对应行向量

三、完整实现代码（PyTorch版）

1. 数据预处理

python

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import jieba
import redef preprocess_poems(file_path):# 加载10万首古诗语料库with open('chinese_poems.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:poems = [line.strip() for line in f]# 特殊处理古诗格式processed = []for p in poems:# 保留中文字符和标点cleaned = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5，。！？、]', '', p)  # 按字切分（古诗生成需要字向量）tokens = list(cleaned)  processed.append(tokens)