本文探讨了基于神经语言模型和音节的诗歌生成问题，在 Dante Alighieri 的作品中进行了实验分析，结果表明生成的三行诗在句法、语法和诗歌风格上与 Dante 的真正作品相差不大。

Aug, 2019

本文提出了一种创新的两阶段诗歌生成方法，首先根据用户的写作意图规划诗歌的子主题，然后使用改进的循环神经网络编解码框架连续生成每行诗句，该规划方法可以确保生成的诗句具有连贯性和语义一致性，综合人工评价结果表明该方法优于现有诗歌生成方法，且诗歌质量与人类诗人相当。

Oct, 2016

SongNet 是一个基于 Transformer 的自回归语言模型，用于生成音乐歌词、十四行诗、宋词等格式严格的文本，相比于其他模型，在格式、韵律和句子完整性等方面都有较大改进。

Apr, 2020

本文利用扩散模型分别在中文诗歌的 “宋词” 和 “十四行诗” 上进行了难点挑战的同时，结合了特殊的度量控制方法，提出一种新的自然语言生成模型，并得出了在两个数据集上的实验结果，表明我们的模型在语义、度量和整体性能方面优于现有模型。

Jun, 2023

本文提出了一种联合架构，用于捕捉十四行诗的语言、韵律和节奏。我们使用众包和专家评估生成的诗歌的质量。研究表明专家评估对诗歌生成的重要性，并且未来的研究应该超越韵律、节奏，注重诗意语言。

Jul, 2018

通过端到端训练的两步生成模型，即首先由句子级内容规划器决定涵盖的关键词组和所需的语言风格，然后由表面实现解码器生成相关和连贯的文本，可以显著优于现有竞争模型，在 Reddit 的说服性论证、维基百科的正常和简单版本的段落生成以及科学文章的摘要生成等任务中得到验证。

Sep, 2019

本研究提出了一种无监督的方法来生成符合任何指定的韵律和押韵方案的诗歌，利用变形器语言模型通过在常规的非诗歌语料库中拆分短语，并在每个短语前添加描述其长度和结束韵的控制代码进行训练。实验表明，这种方法能够生成有效的诗歌，并且与人类写的诗歌在质量上相当。

May, 2022

通过评估大型语言模型对诗歌的识别能力，探讨大型语言模型在评估模型、数字人文和文化分析领域的挑战和困境，以及用于预训练数据集的诗歌的审查和反思。

Jun, 2024

本文研究以图像为输入生成多行诗歌的任务，通过提出多个深度神经网络模型，包括一个深度视觉 - 诗歌嵌入模型、一个多模式鉴别器和一个诗歌风格鉴别器，并且通过多重对抗性训练方法，实现跨模态关联和保证诗意的诗歌生成能力。实验结果表明，本论文提出的方法优于现有的诗歌生成算法。

Apr, 2018

使用结构化判别器的生成式对抗网络实现押韵约束的诗歌生成模型。

Sep, 2019