编写程序来生成诗歌可以通过多种方法实现，包括使用自然语言处理（NLP）技术、模板匹配、以及基于机器学习的方法。以下是几种不同的实现方式：
方法一：基于模板的简单程序
这种方法可以使用预定义的模板和随机选择诗句来生成诗歌。以下是一个使用Python编写的简单示例：
```python
import random
def generate_poem（name）:
templates = [
f"{name}如花般绽放，",
f"{name}在风中轻舞，",
f"月下独酌，思念{name}的温柔。",
f"晨曦中，{name}的笑容如阳光般明媚。",
f"在星空下，{name}的名字闪烁如星辰。"
]
poem_lines = random.sample（templates, 3）
poem = "\n".join（poem_lines）
return poem
if __name__ == "__main__":
user_name = input（"请输入你的名字： "）
print（"生成的专属诗歌如下："）
print（generate_poem（user_name））
```
方法二：基于自然语言处理的程序
这种方法可以更复杂一些，利用NLP技术来分析和生成诗歌。以下是一个使用Python和预训练语言模型的示例：
```python
import spacy
from transformers import pipeline
nlp = spacy.load（"zh_core_web_sm"）
def generate_poem（theme）:
使用预训练的语言模型
poet = pipeline（"text-generation", model="nghuyong/gpt2-chinese-poetry"）
分析主题并生成诗歌
poem = poet（f"主题： {theme}", max_length=100, num_return_sequences=1）['generated_text']
return poem
if __name__ == "__main__":
theme = input（"请输入主题： "）
print（"生成的诗歌如下："）
print（generate_poem（theme））
```
方法三：基于机器学习的AI作诗程序
这种方法通常使用深度学习模型，如LSTM和RNN，来学习和生成诗歌。以下是一个基于Keras的AI作诗程序的示例：
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense, Activation
import numpy as np
示例数据集
poems = [
"春眠不觉晓，处处闻啼鸟。",
"夜来风雨声，花落知多少。",
更多诗歌...
]
数据预处理
chars = sorted（set（''.join（poems）））
char_indices = dict（（c, i） for i, c in enumerate（chars））
indices_char = dict（（i, c） for i, c in enumerate（chars））
构建模型
model = Sequential（）
model.add（LSTM（128, input_shape=（None, len（chars））））
model.add（Dense（len（chars）））
model.add（Activation（'softmax'））
model.compile（loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop'）
训练模型
model.fit（X_train, y_train, batch_size=128, epochs=20）
生成诗歌
def sample（preds, temperature=1.0）:
preds = np.asarray（preds）.astype（'float64'）
preds = np.log（preds） / temperature
exp_preds = np.exp（preds）
preds = exp_preds / np.sum（exp_preds）
probas = np.random.multinomial（1, preds, 1）
return np.argmax（probas）
def generate_poem（start_string）:
for _ in range（100）:
x_pred = np.zeros（（1, len（start_string）, len（chars）））
for t, char in enumerate（start_string）:
x_pred[0, t, char_indices[char]] = 1.
preds = model.predict（x_pred, verbose=0）
next_index = sample（preds）
next_char = indices_char[next_index]
start_string += next_char
return start_string
示例
print（generate_poem（"春"））
```
这些方法各有优缺点，可以根据具体需求选择合适的方法来实现程序编写诗歌的功能。