需求描述

一、需求描述：
類別：利用序列生成網絡進行詩歌生成
進度：網上有已經利用seqgan生成詩歌的代碼
功能：在原有seqgan（序列生成對抗網絡）的基礎上進行改進，使得最終生成的詩歌一方面要滿足詩歌的平仄規則的要求；其次，原有seqgan中采用的是蒙特卡洛樹搜索算法，具有一定的隨機性，改進的另一個點要設法降低它的隨機性，提高效率；最后，原本生成的詩歌最終用BLEU（機器生成與人工創作之間的相似度）這個指標進行評測的，改進后，BLEU指標要明顯高于原本的數值。總之，使得機器生成的詩歌要盡可能的接近人工創作，指標進行相應的提升。
技術：深度學習、基于pytorch框架。

二、人才要求：
熟悉深度學習，熟悉自然語言處理技術（包括但不限于如：古詩詞研究語料庫的建立、分詞處理、平仄標注等）、熟練使用pytorch框架進行編程、熟悉近幾年前沿自然語言處理技術和深度學習技術，從事過自然語言處理技術的經驗者優先。

三、參考產品：
已有的古詩詞研究語料庫
Lantao Yu的論文：Sequence Generative Adversarial Nets with Policy Gradient

四、合作方式：
工作方式：遠程開發。
工作周期：5-7天