На этой странице представлен поэтический генератор на основе нейронных сетей.
Модели натренированы на четырёх коллекциях текстов с помощью фреймворка Tensorflow.
За хостинг и серверные возможности автор благодарен Школе лингвистики НИУ Высшая школа экономики.
Борис Орехов
Модели
- Наталия Азарова
- Трехслойная рекуррентная нейронная сеть на 1024 нейрона, объем коллекции 27791 слово (197282 символа) с сайта natalia-azarova.com.
- Русский гекзаметр
- Трехслойная рекуррентная нейронная сеть на 1024 нейрона, объем коллекции 847385 слов (5351337 символов), включая переводы античных текстов и оригинальные произведения.
- Русский модернизм
- Трехслойная рекуррентная нейронная сеть на 1024 нейрона, объем коллекции 3572919 слов (21973307 символов), включает поэтические произведения, созданные в промежутке с 1900 по 1930 год.
- Высоцкий
- Трехслойная рекуррентная нейронная сеть на 1024 нейрона, объем коллекции 107422 слова (652936 символов), включает тексты из издания А. Е. Крылова.
Статья
Статья о поэзии на нейронных сетях.
Орехов Б. В. Искусственные нейронные сети как особый тип distant reading // Вестник Приамурского государственного университета им. Шолом-Алйхема. 2017. № 2. С. 32-43.
char-rnn-tensorflow
В проекте использован код для генерации текста с помощью рекуррентных нейронных сетей.
Башкирские хокку
Генератор хокку на башкирском языке.
Автор генератора
Борис Орехов. Для связи: nevmenandr@gmail.com
Скачать модели
Используемые в генераторе модели можно скачать и использовать по своему усмотрению. См. ссылки ниже.