雷锋网AI科技评论按：人们已经给神经网络找到了越来越多人的事情做，比如画画和写诗，微软的小冰都已经出版了一本诗集了。而其实训练一个能写诗的神经网络并不难，Automattic公司的数据科学家CarlyStambaugh就写了一篇文章介绍如何简单快捷地建立一个会写诗的人工智能。雷锋网AI科技评论全文翻译如下。
「代码即诗篇」，这是WordPress社区的哲学。
作为一个coder同时也是一个诗人，我一直都十分喜爱这句话。然而，如果将这句话翻转过来，我不禁要问：「我能否通过代码写诗呢？我能否创造一个能够写出原创性诗词的机器？」于是，我做了一系列实验去探究这个问题的答案。
首先，我们都知道如果想让机器学会写诗，那么它必须先学会读诗。在整个年中，使用WordPress系统发布的、标注为诗歌的帖子有超过50万篇。我联系了一些通过WordPress分享作品的高产诗人，询问他们是否愿意与我合作完成一个有趣的实验：能否让我的机器阅读他们的作品，让我的机器能够学到诗歌的形式和结构，最终让机器能够自己完成诗歌创作？
OattheEdges–RobertOkajiWolffPoetry–LindaJ.WolffPoetry,ShortProseandWalking–FrankHubenyPerspectivesonLife,theUniverseandEverything–AurangzebBozdar
何为LSTM以及它如何生成文本？
我使用了一种名为LSTM(LongShortTermMemorynetwork,即长短时期记忆网络)的神经网络来构建我的诗歌机器人。
神经网络通过层次结构将一个问题分解为多个小问题。举例而言，假如你想训练一个用于识别正方形的神经网络，其中一层可能会负责识别直角，另一层可能负责识别平行线。为了将图片认定为正方形，所有这些特征都会被机器呈现出来。神经网络会通过将数以百万计的正方形图片作为输入训练模型，从而学习到这些必要的特征的参数。这个机器还会学到图片的哪些特征对于识别正方形是重要的，哪些是不重要的。
现在，假设你想要使用神经网路去预测这两个字母的下一个字母：
Th_
对于一个人来说，这个任务是十分简单的。很有可能，你猜下一个字母应该是e。但是，我敢打赌，如果你是一个说英语的人，你不会猜下一个字母是q。这是因为你已经通过学习知道：在英语中，q不会跟在th的后面。一个单词中，前面的字母对于预测后面会出现什么字母是及其相关的。一个LSTM可以「记住」它之前的状态并将其告诉它当前的决策过程。关于LSTM如何工作的更深入的解释，可以参考谷歌大脑的ChrisOlah所写的这篇精彩的文章。
与许多基于LSTM的文本生成案例一样，我的诗歌机器人通过一次生成一个字符来生成文本。因此，要想把单词组合成任何有意义的样式，诗歌机器人首先必须学会如何造词。为了实现这一点，它需要数百万个有效的单词的例句。值得庆幸的是，WordPress.
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