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-鉴于机器翻译的复杂性和应用前景，学术界和产业界都把该领域作为重点研究方向，成为当前自然语言处理最活跃的研究领域之。
+鉴于机器翻译的复杂性和应用前景，学术界和产业界都把该领域作为重点研究方向，成为当前自然语言处理最活跃的研究领域之。
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 除了构建人工智能的长期目标外，对这一任务的研究也可以成为更好地分析诗歌和理解人类写作的内在机制的辅助工具。
 
-基于MLE的模型往往会记住诗歌语料库的 常见模式，如高频双格词和停止词，失去了生成诗歌的多样性和创新性。在评价时，人类专家通常集中在序列层次(诗行)或语篇层次(整首诗)，而MLE优化了词层损失，未能从更广泛的角度看待生成的诗歌。二是标准不匹配，人类通常根据一些标准来评价诗歌，而不是可能性。
+ 基于MLE的模型往往会记住诗歌语料库的 常见模式，如高频双格词和停止词，失去了生成诗歌的多样性和创新性。在评价时，人类专家通常集中在序列层次(诗行)或语篇层次(整首诗)，而MLE优化了词层损失，未能从更广泛的角度看待生成的诗歌。二是标准不匹配，人类通常根据一些标准来评价诗歌，而不是可能性。
 
 在同一主题下以不同风格产生不同句子的能力是人类写作的一个重要特征。
 
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 第二，诗歌的表达形式，诗歌在承载具体内容时所用的修辞方法和表达形式。比如拟人，借代，排比、对仗等，无论诗歌的表达形式如何，都应该始终围绕一个主题运作，就是衬托和表达诗歌的内在承质。内在承质可以是明显的，让读者一目了然；也可以是隐藏的，让读者品味一种留白或是说余味。
 第三，诗歌的文字。关于诗歌的语言美，其实主要表现在两方面。一个是通透，一个是凝练，通过平白的文字勾勒出极妙的意境，让读者品味到一种诗歌独具的画面美和韵律美。诗的魅力就在如此精炼艺术的精工细做中，让人入迷。
 
-一堆古词藻的堆砌
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+诗歌的语义则包括了主题与词句的连贯、风格的统一、情感与意境的传达等等.语义层次最关键的问题是如何使产生的诗句看起来更有意义,使句与句之间更
+有连贯性,而不是毫无关联的词汇或句子的堆砌。
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