文学理论课上讲过的诗词自动生成对现代文学的影响，是个有意思的主题。

算法的大致思路大概是这样：

1.随机生成若干个满足约束条件（格律，押韵等）的填词方案。

2.选取其中较为优秀的一些结果作为父代，然后利用遗传算法中的交叉和变异操作，从父代生成子代，即，在已有的填词方案的基础上生成新的填词方案。

3.不断进行评判与迭代，直到跳出循环，生成一首完整的作品。

实现步骤大概是：

准备数据：收集和准备古诗词的词汇和句型数据。

随机生成填词方案：随机生成满足格律和押韵要求的初始诗词方案。

评判优秀方案：定义一个评估函数来评判诗词的优劣。

遗传算法操作：实现交叉和变异操作来生成新的诗词方案。

关键词生成：根据输入的关键词生成相关的诗词。

我使用GPT-4模型对相关算法进行了基于Python语言的程序生成。大概有几个注意的点：

1.加载和保存诗句结构：我们添加了 load_structures 和 save_structures 方法，用于加载和保存诗句结构到 JSON 文件。

2.添加新诗句结构：add_poem_structure 方法允许用户将新诗句结构添加到库中。

3.示例用法：展示了如何添加一个新的诗句结构，并生成包含关键词的古诗词。

import random
import json
import os

class PoemGenerator:
def init(self, keywords):
self.keywords = keywords
self.words = self.load_words()
self.rhymes = self.load_rhymes()
self.structures = self.load_structures()

def load_words(self):
    # 加载词汇表 (示例词汇表)
    return ['春', '江', '花', '月', '夜', '山', '水', '风', '雨', '心', '梦', '愁', '酒', '情', '思']

def load_rhymes(self):
    # 加载押韵表 (示例押韵表)
    return {'a': ['花', '家', '沙', '霞', '茶'],
            'i': ['水', '美', '飞', '泪', '灰'],
            'an': ['山', '安', '寒', '欢', '滩'],
            'en': ['人', '春', '云', '门', '魂']}

def load_structures(self):
    # 加载诗句结构 (如果存在用户自定义结构则加载)
    if os.path.exists("structures.json"):
        with open("structures.json", "r", encoding="utf-8") as file:
            return json.load(file)
    # 示例结构
    return [
        "春江花月夜",
        "山水风雨情",
        "风花雪月夜",
        "青山绿水情",
        "心随流水去",
        "梦断花影间"
    ]

def save_structures(self, structures):
    # 保存诗句结构到文件
    with open("structures.json", "w", encoding="utf-8") as file:
        json.dump(structures, file, ensure_ascii=False, indent=4)

def add_poem_structure(self, structure):
    # 添加新的诗句结构到库中
    structures = self.load_structures()
    if structure not in structures:
        structures.append(structure)
        self.save_structures(structures)
        print(f"成功添加新诗句结构: {structure}")
    else:
        print(f"诗句结构已存在: {structure}")

def generate_initial_population(self, size):
    population = []
    for _ in range(size):
        poem = self.generate_random_poem()
        population.append(poem)
    return population

def generate_random_poem(self):
    structure = random.choice(self.structures)
    poem = ""
    for char in structure:
        if char == ' ':
            poem += ' '
        else:
            poem += random.choice(self.words)
    return poem

def evaluate(self, poem):
    # 简单评估函数：根据关键词出现次数和押韵评分
    score = 0
    for keyword in self.keywords:
        score += poem.count(keyword)
    last_word = poem[-1]
    for rhyme in self.rhymes.values():
        if last_word in rhyme:
            score += 1
            break
    return score

def crossover(self, parent1, parent2):
    # 简单交叉操作：交换中间部分
    cut = len(parent1) // 2
    child1 = parent1[:cut] + parent2[cut:]
    child2 = parent2[:cut] + parent1[cut:]
    return child1, child2

def mutate(self, poem):
    # 简单变异操作：随机替换一个词
    index = random.randint(0, len(poem) - 1)
    poem = list(poem)
    poem[index] = random.choice(self.words)
    return ''.join(poem)

def generate_poem(self, generations=100, population_size=10):
    population = self.generate_initial_population(population_size)
    for _ in range(generations):
        population = sorted(population, key=self.evaluate, reverse=True)
        next_generation = population[:2]  # 保留最优秀的两个
        while len(next_generation) < population_size:
            parent1, parent2 = random.sample(population[:5], 2)
            child1, child2 = self.crossover(parent1, parent2)
            if random.random() < 0.1:  # 10% 变异率
                child1 = self.mutate(child1)
            if random.random() < 0.1:
                child2 = self.mutate(child2)
            next_generation.extend([child1, child2])
        population = next_generation
    best_poem = max(population, key=self.evaluate)
    return best_poem

使用示例

keywords = [‘春’, ‘花’]
generator = PoemGenerator(keywords)

添加新诗句结构

new_structure = “春风又绿江南岸”
generator.add_poem_structure(new_structure)

生成古诗词

poem = generator.generate_poem()
print(f”生成的古诗词: {poem}”)

运行代码时，可以添加新的诗句结构，然后生成包含特定关键词的诗词。

通过这种方式，可以不断扩展诗句库，生成更丰富多样的古诗词。

问题是：此程序基本只能定义唯一的关键词，而不能实现任意关键词输入后，都能输出相应的诗词的结果。

算法的优化还有待进一步探讨。