Python 如何使机器学习模型产生新的东西

为这个糟糕的标题感到抱歉，我想不出如何恰当地表达它

基本上，我在python中有一个小的ClassificationML初学者项目，它使用scikit learn&doc2vec来区分讽刺新闻标题和真实新闻标题。这一切都是可行的，但我想看看，如果我使用经过训练的模型，让它尝试生成一个新的讽刺/真实的标题，会发生什么。我觉得这是一个完全不同的问题，我不知道从哪里开始

基本上，我的问题是，人们如何使用ML实现以下目标：

给定大量歌词=>创建歌词

给很多诗=>写一首诗

等等

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谢谢。

我建议使用LSTM（长-短期记忆模型），你可以像这样分解你的语料库（标题）： 我将以我的第一句话为例

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• 我会的
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• 我建议使用 .

递归神经网络在语言建模中被证明是有效的。

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要对语料库进行标记，可以使用Python的库Keras。

您可能想看看GANs。已经说过，你的帖子与Stackoverflow无关。查看其他Stackexchange页面Sokay，谢谢您让我知道！