要用编程做古诗词，可以采用以下几种方法：
古诗生成器
利用人工智能技术，通过分析大量的古诗文本，学习并模仿古代诗人的写作风格和技巧，然后自动生成新的古诗作品。用户只需输入一些关键词或主题，软件就能自动创作出与之相关的古诗。这种软件的出现，既方便了喜爱古诗的人们，也可以用作学习和研究古代文学的工具。用户可以通过调整参数来控制生成诗句的风格和主题。
神经网络生成器
使用神经网络算法来学习古诗的语法和韵律规律，然后根据输入的关键词生成相应的古诗。用户可以通过调整神经网络的参数来改变生成诗句的风格和内容。
古诗自动填词器
根据输入的古诗词句和韵律模式，自动填充下一句诗句。用户可以通过调整输入的古诗内容和韵律模式，来生成符合自己要求的古诗。
古诗编写工具包
这是一种集成了各种古诗编写功能的软件包，包括古诗生成、古诗修饰和古诗排版等功能。用户可以通过调用这些功能，快速生成和编辑古诗。
实现方法
数据准备
首先，需要准备一些古代诗歌作品的数据，可以从互联网上找到一些著名的古诗集，如《全唐诗》、《全宋词》等。将这些诗歌作品的文本保存到一个文本文件中，每首诗占据一行。
数据预处理
在生成古诗的过程中，需要对文本进行预处理，以便更好地进行分析和生成。预处理步骤可能包括去除标点符号、转换为小写、分词等操作。可以使用Python中的字符串处理函数和第三方库（如NLTK）来完成这些操作。
特征提取
接下来，需要从古诗中提取出特征，用于训练模型。常见的特征提取方法包括词袋模型、TF-IDF、word2vec等。这些方法可以将古诗中的文字转化为数值表示，便于计算机进行处理和分析。
模型训练
在特征提取完成后，可以使用机器学习或深度学习的方法，训练一个模型来学习古诗的模式和规律。可以选择传统的机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，也可以使用深度学习算法，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。
生成古诗
当模型训练完成后，就可以使用它来生成新的古诗。可以给定一些初始的词语或句子作为输入，然后利用模型来预测下一个词语或句子，不断迭代生成古诗的过程，直到达到所需的长度或者结束符。
评估和优化
生成古诗后，可以通过一些评估指标来评估生成的古诗的质量，如语法正确性、韵律和意境等。如果生成的古诗不符合要求，可以通过调整模型的参数、增加训练数据等方式进行优化，以提高生成古诗的质量。
示例代码
```python
import random
诗词素材库
subjects = ['春风', '明月', '落花', '青山', '流水']
predicates = ['拂面', '当空', '纷飞', '含翠', '潺潺']
objects = ['醉人心', '照大地', '满庭院', '入眼帘', '向东流']
def make_simple_poem（）:
poem = random.choice（subjects） + random.choice（predicates） + random.choice（objects）
return poem
生成几句试试
for _ in range（3）:
print（make_simple_poem（））
```
这个代码定义了一个名为`make_simple_poem`的函数，该函数通过随机选择诗词素材库中的词语来生成简单的诗句。
建议
数据质量：确保使用的古诗数据质量高，有助于训练出更准确的模型。
模型选择：根据具体需求选择合适的机器学习或深度学习模型。
参数调整：通过不断调整模型参数，可以生成更加符合要求的古诗。
艺术性：虽然编程可以辅助生成古诗，但人工智能模型仍然难以理解诗歌的情感和意境，因此生成的古诗可能会缺乏真正的艺术性。可以通过增加人工干预和调整来提高艺术性。