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基于CNN+Bi-LSTM+Attention 的自动对对联系统

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CoupletAI

用 PyTorch 实现的自动对对联系统,支持多种模型。一般来讲,给定一句话生成另一句话是序列生成问题,本项目根据上下联字数相等的特点将其转化为序列标注问题,即用下联去标注上联。

Dependencies

  • python 3.6+
  • pytorch 1.2+
  • flask (optional)

Dataset

数据集包含70多万条对联数据(26MB),下载请点击这里,或者百度云(提取码: wude)。

Usage

  • 将下载到的数据集解压到当前目录(解压后的文件夹名称为couplet
  • 运行 preprocess.py 进行数据预处理
  • 运行 main.py [-m model type] 进行训练
  • 运行 clidemo.py <-p model path> 可在控制台进行AI对对联
  • 运行 webdemo.py <model path> 可在Web端进行AI对对联

命令行参数的详细说明见文件内,你也可以在 module/model.py 中定义你自己的模型。

Using Docker

docker pull wisedoge/coupletai

Results Show

# 对联
上联 放不开眼底乾坤,何必登斯楼把酒
下联 吞得尽胸中云梦,方许对古人言诗
AI预测的下联 抛难在胸中日月,不然看此水凭诗
上联 春暮偶登楼,上下鱼龙,应惜满湖绿水
下联 酒醉休说梦,关山戎马,未如一枕黄梁
AI预测的下联 秋寒常入酒,东来风水,更喜一岸红山
上联 一器成名只为茗
下联 悦来客满是茶香
AI预测的下联 三年有梦不因诗
上联 春夜灯花,几处笙歌腾朗月
下联 良宵美景,万家箫管乐丰年
AI预测的下联 秋天月雨,一时风雨点清风
上联 一曲笙歌春似海
下联 千门灯火夜如年
AI预测的下联 三年灯色梦如山

Screenshot

命令行运行

Terminal Demo

网页运行

Web Demo

Web API

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About

基于CNN+Bi-LSTM+Attention 的自动对对联系统

License:MIT License


Languages

Language:Python 95.9%Language:HTML 2.7%Language:Dockerfile 1.4%