ChatGPT に基づいた自動詩作成システムの開発: Python で詩を流しましょう
古くから、詩は人間が自分の感情や考えを表現する重要な方法でした。 。しかし、美しい詩を書くことは、特に詩を書いた経験のない人にとっては、誰にでもできることではありません。しかし、現代のテクノロジーの発展により、コンピューターや人工知能技術を利用して詩を自動生成することが可能になりました。この記事では、Python を使用して ChatGPT に基づく自動詩作成システムを作成する方法と、具体的なコード例を紹介します。
ChatGPT は OpenAI によって開発された強化学習モデルで、自然言語テキストを生成でき、機械会話やテキスト生成タスクで適切に実行できます。 ChatGPT モデルの強力な機能を使用して、自動詩作成システムを構築します。
まず、OpenAI の GPT ライブラリやその他の補助ライブラリを含む、関連する Python ライブラリをインストールする必要があります。次のコマンドを使用してインストールできます:
pip install openai pip install poetry
次に、OpenAI 公式 Web サイトでアカウントを登録し、API キーを取得する必要があります。
コードを書き始める前に、必要な関数をいくつか定義する必要があります。まず、OpenAI API のキーを設定する関数が必要です。
import openai def set_openai_key(key): openai.api_key = key
次に、ChatGPT モデルを呼び出してテキストを生成する関数が必要です。この関数は、モデルに生成を継続させたいテキストを表す文字列を入力として受け入れます。
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()
上記のコードでは、ChatGPT モデルのテキスト生成 API を使用してテキストを生成します。このうち、engine
パラメータはモデルのバージョンを指定し、prompt
パラメータは入力テキストを表し、温度
パラメータは生成されるテキストの多様性を制御します。 #max_tokensこのパラメータは、生成されるテキストの長さを制限します。
n パラメータは、生成されるテキスト フラグメントの数を示します。
stop パラメータは、ストップ ワードを設定できます。 log_level
パラメータはオプションであり、より詳細なログ情報を出力できます。 次に、詩を生成する関数を作成します。この関数は、生成したい詩のトピックまたはキーワードを表す文字列を入力として受け入れます。
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
上記のコードでは、チャット関数を呼び出して 3 行の詩を生成しました。生成される詩の行数は、実際のニーズに応じて変更できます。
最後に、自動詩作成システムをテストする main 関数を作成できます。
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()
上記のコードでは、最初に OpenAI API キーを設定し、次にユーザーに詩のテーマを入力させ、generate_poem 関数を呼び出して詩を生成し、最後に生成された詩を印刷します。
これまでに、ChatGPT に基づく自動詩作成システムの開発が完了しました。 ChatGPT モデルのテキスト生成 API を呼び出すことで、コンピューターに美しい詩を自動的に生成させることができます。上記のコードは単なる例であり、自動詩作成システムのパフォーマンスと柔軟性をさらに向上させるために、必要に応じて変更および拡張できます。
つまり、Python を使用すると、コーディングの世界で詩を流すことができます。 Python と人工知能テクノロジーを活用することで、自動詩作成システムなど、さまざまな興味深く便利なアプリケーションを開発できます。この記事があなたにインスピレーションを与え、より多くの可能性を探求し生み出すきっかけになれば幸いです。
以上がChatGPT に基づく自動詩作成システムの開発: Python で詩を流せるの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。

Pythonは迅速な開発とデータ処理に適していますが、Cは高性能および基礎となる制御に適しています。 1)Pythonは、簡潔な構文を備えた使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2)Cは高性能で正確な制御を持ち、ゲームやシステムのプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶのに必要な時間は、人によって異なり、主に以前のプログラミングの経験、学習の動機付け、学習リソースと方法、学習リズムの影響を受けます。現実的な学習目標を設定し、実用的なプロジェクトを通じて最善を尽くします。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。


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