


Entwicklung eines automatischen Gedichtschreibsystems auf Basis von ChatGPT: Python lässt Poesie fließen
Entwickeln Sie ein automatisches Gedichtschreibsystem basierend auf ChatGPT: Python lässt Poesie fließen
Seit der Antike ist Poesie für Menschen eine wichtige Möglichkeit, ihre Gefühle und Gedanken auszudrücken. Ein schönes Gedicht zu schreiben ist jedoch nicht jedermanns Sache, vor allem nicht für diejenigen, die keine Erfahrung im Schreiben von Gedichten haben. Die Entwicklung moderner Technologie hat es jedoch ermöglicht, Gedichte automatisch zu schreiben. Menschen können Computer und künstliche Intelligenz verwenden, um Gedichte automatisch zu erstellen. In diesem Artikel stellen wir vor, wie man mit Python ein automatisches Gedichtschreibsystem basierend auf ChatGPT schreibt, und geben spezifische Codebeispiele.
ChatGPT ist ein von OpenAI entwickeltes Reinforcement-Learning-Modell, das Text in natürlicher Sprache generieren kann und sich gut für maschinelle Konversationen und Textgenerierungsaufgaben eignet. Wir werden die leistungsstarken Funktionen des ChatGPT-Modells nutzen, um ein automatisches System zum Verfassen von Gedichten aufzubauen.
Zuerst müssen wir die relevanten Python-Bibliotheken installieren, einschließlich der GPT-Bibliothek von OpenAI und anderer Hilfsbibliotheken. Sie können den folgenden Befehl verwenden, um sie zu installieren:
pip install openai pip install poetry
Als nächstes müssen wir ein Konto auf der offiziellen Website von OpenAI registrieren und den API-Schlüssel erhalten.
Bevor wir mit dem Schreiben von Code beginnen, müssen wir einige notwendige Funktionen definieren. Zuerst benötigen wir eine Funktion, um den Schlüssel für die OpenAI-API festzulegen:
import openai def set_openai_key(key): openai.api_key = key
Dann benötigen wir eine Funktion, um das ChatGPT-Modell aufzurufen, um Text zu generieren. Diese Funktion akzeptiert als Eingabe eine Zeichenfolge, die den Text darstellt, den das Modell weiterhin generieren soll:
def chat(prompt): response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-002", prompt=prompt, temperature=0.7, max_tokens=100, n=1, stop=None, log_level="info" ) return response.choices[0].text.strip()
Im obigen Code verwenden wir die Textgenerierungs-API des ChatGPT-Modells, um Text zu generieren. Unter diesen ist der Parameter engine
参数指定了模型的版本,prompt
参数表示输入的文本,temperature
参数控制生成文本的多样性,max_tokens
参数限制生成文本的长度,n
参数表示生成多少个文本片段,stop
参数可以设置停止词,log_level
optional und kann detailliertere Protokollinformationen ausgeben.
Als nächstes können wir eine Funktion schreiben, um Gedichte zu generieren. Diese Funktion empfängt als Eingabe eine Zeichenfolge, die das Thema oder Schlüsselwort des Gedichts darstellt, das wir generieren möchten.
def generate_poem(topic): poem = "" line = "" # 第一行 line = chat("Write a line of poetry about " + topic) poem += line + " " # 第二行 line = chat("Write a line of poetry that rhymes with the first line") poem += line + " " # 第三行 line = chat("Write a line of poetry that relates to the first two lines") poem += line + " " return poem
Im obigen Code haben wir die Chat-Funktion aufgerufen, um drei Gedichtzeilen zu generieren. Die Anzahl der generierten Gedichtzeilen kann je nach tatsächlichem Bedarf geändert werden.
Endlich können wir eine Hauptfunktion schreiben, um unser automatisches Gedichtschreibsystem zu testen.
def main(): set_openai_key("YOUR_OPENAI_API_KEY") topic = input("Enter the topic for the poem: ") poem = generate_poem(topic) print("Poem:") print(poem) if __name__ == "__main__": main()
Im obigen Code legen wir zuerst den Schlüssel der OpenAI-API fest, lassen dann den Benutzer das Thema des Gedichts eingeben, rufen die Funktion „generate_poem“ auf, um das Gedicht zu generieren, und drucken schließlich das generierte Gedicht aus.
Bisher haben wir die Entwicklung des automatischen Gedichtschreibsystems auf Basis von ChatGPT abgeschlossen. Durch Aufrufen der Textgenerierungs-API des ChatGPT-Modells können wir den Computer automatisch schöne Gedichte generieren lassen. Der obige Code ist nur ein einfaches Beispiel und kann nach Bedarf geändert und erweitert werden, um die Leistung und Flexibilität des automatischen Gedichtschreibsystems weiter zu verbessern.
Kurz gesagt, Python lässt Poesie in die Welt des Programmierens fließen. Durch die Nutzung von Python und künstlicher Intelligenz können wir eine Vielzahl interessanter und nützlicher Anwendungen entwickeln, darunter automatische Systeme zum Verfassen von Gedichten. Ich hoffe, dieser Artikel kann Sie inspirieren und dazu ermutigen, weitere Möglichkeiten zu erkunden und zu schaffen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEntwicklung eines automatischen Gedichtschreibsystems auf Basis von ChatGPT: Python lässt Poesie fließen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Es gibt keine integrierte Summenfunktion in der C-Sprache, daher muss sie selbst geschrieben werden. Die Summe kann erreicht werden, indem das Array durchquert und Elemente akkumulieren: Schleifenversion: Die Summe wird für die Schleifen- und Arraylänge berechnet. Zeigerversion: Verwenden Sie Zeiger, um auf Array-Elemente zu verweisen, und eine effiziente Summierung wird durch Selbststillstandszeiger erzielt. Dynamisch Array -Array -Version zuweisen: Zuordnen Sie Arrays dynamisch und verwalten Sie selbst den Speicher selbst, um sicherzustellen, dass der zugewiesene Speicher befreit wird, um Speicherlecks zu verhindern.

Obwohl eindeutig und unterschiedlich mit der Unterscheidung zusammenhängen, werden sie unterschiedlich verwendet: Unterschieds (Adjektiv) beschreibt die Einzigartigkeit der Dinge selbst und wird verwendet, um Unterschiede zwischen den Dingen zu betonen; Das Unterscheidungsverhalten oder die Fähigkeit des Unterschieds ist eindeutig (Verb) und wird verwendet, um den Diskriminierungsprozess zu beschreiben. In der Programmierung wird häufig unterschiedlich, um die Einzigartigkeit von Elementen in einer Sammlung darzustellen, wie z. B. Deduplizierungsoperationen; Unterscheidet spiegelt sich in der Gestaltung von Algorithmen oder Funktionen wider, wie z. B. die Unterscheidung von ungeraden und sogar Zahlen. Bei der Optimierung sollte der eindeutige Betrieb den entsprechenden Algorithmus und die Datenstruktur auswählen, während der unterschiedliche Betrieb die Unterscheidung zwischen logischer Effizienz optimieren und auf das Schreiben klarer und lesbarer Code achten sollte.

Es gibt kein absolutes Gehalt für Python- und JavaScript -Entwickler, je nach Fähigkeiten und Branchenbedürfnissen. 1. Python kann mehr in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen bezahlt werden. 2. JavaScript hat eine große Nachfrage in der Entwicklung von Front-End- und Full-Stack-Entwicklung, und sein Gehalt ist auch beträchtlich. 3. Einflussfaktoren umfassen Erfahrung, geografische Standort, Unternehmensgröße und spezifische Fähigkeiten.

! X Understanding! X ist ein logischer Nicht-Operator in der C-Sprache. Es booleschen den Wert von x, dh wahre Änderungen zu falschen, falschen Änderungen an True. Aber seien Sie sich bewusst, dass Wahrheit und Falschheit in C eher durch numerische Werte als durch Boolesche Typen dargestellt werden, ungleich Null wird als wahr angesehen und nur 0 wird als falsch angesehen. Daher handelt es sich um negative Zahlen wie positive Zahlen und gilt als wahr.

Es gibt keine integrierte Summenfunktion in C für die Summe, kann jedoch implementiert werden durch: Verwenden einer Schleife, um Elemente nacheinander zu akkumulieren; Verwenden eines Zeigers, um auf die Elemente nacheinander zuzugreifen und zu akkumulieren; Betrachten Sie für große Datenvolumina parallele Berechnungen.

Die H5 -Seite muss aufgrund von Faktoren wie Code -Schwachstellen, Browserkompatibilität, Leistungsoptimierung, Sicherheitsaktualisierungen und Verbesserungen der Benutzererfahrung kontinuierlich aufrechterhalten werden. Zu den effektiven Wartungsmethoden gehören das Erstellen eines vollständigen Testsystems, die Verwendung von Versionstools für Versionskontrolle, die regelmäßige Überwachung der Seitenleistung, das Sammeln von Benutzern und die Formulierung von Wartungsplänen.

Das Kopieren und Einfügen des Codes ist nicht unmöglich, sollte aber mit Vorsicht behandelt werden. Abhängigkeiten wie Umgebung, Bibliotheken, Versionen usw. im Code stimmen möglicherweise nicht mit dem aktuellen Projekt überein, was zu Fehlern oder unvorhersehbaren Ergebnissen führt. Stellen Sie sicher, dass der Kontext konsistent ist, einschließlich Dateipfade, abhängiger Bibliotheken und Python -Versionen. Wenn Sie den Code für eine bestimmte Bibliothek kopieren und einfügen, müssen Sie möglicherweise die Bibliothek und ihre Abhängigkeiten installieren. Zu den häufigen Fehlern gehören Pfadfehler, Versionskonflikte und inkonsistente Codestile. Die Leistungsoptimierung muss gemäß dem ursprünglichen Zweck und den Einschränkungen des Codes neu gestaltet oder neu gestaltet werden. Es ist entscheidend, den Code zu verstehen und den kopierten kopierten Code zu debuggen und nicht blind zu kopieren und einzufügen.

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