【自然语言处理】基于RNN的唐诗生成模型设计：循环神经网络在古典诗歌序列建模中的应用研究

内容概要：本文介绍了一个基于循环神经网络（RNN）的唐诗生成实验，旨在通过构建和训练RNN模型实现端到端的唐诗自动生成。实验涵盖了数据预处理、词典构建、文本序列数字化、模型搭建（可选SimpleRNN、LSTM或GRU）、训练过程监控以及生成结果的测试与评估。重点在于理解RNN在序列建模中的应用，掌握语言模型的基本原理，并通过实际生成的诗句分析模型的语言生成能力与局限性。; 适合人群：具备一定深度学习基础，正在学习自然语言处理或序列建模相关课程的学生，尤其是高校计算机或人工智能专业本科生。; 使用场景及目标：①深入理解RNN及其变体（LSTM、GRU）在文本生成任务中的工作机制；②掌握从数据预处理到模型训练、生成与评估的完整流程；③提升对语言模型评价指标与生成质量分析的能力； 阅读建议：建议结合代码实践本实验内容，在训练过程中关注损失变化与生成效果，尝试调整网络结构与超参数以优化生成质量，并思考如何改进模型以增强诗意连贯性和文化契合度。