诗词写作的框架一般包含以下几个关键组成部分：

1. 数据收集与解决：收集大量的古典诗词数据，实清洗、标注和预应对，为后续的模型训练提供高品质的文本数据。

2. 模型选择与训练：选择合适的自然语言应对模型，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或变分自编码器（VAE），并利用收集到的数据实训练，使模型学会诗词的结构和语言风格。

3. 风格建模：通过特定的算法和技术，捕捉不同诗人或不同体裁的诗词风格以便在生成时可以模仿这些风格。

4. 生成策略：设计生成策略，如贪婪搜索、搜索或采样方法，来生成新的诗词文本。

5. 人机交互：提供客户界面允客户输入提示词或主题，与系统互动，指导生成过程。

6. 评估与反馈：通过客户反馈和自动评估机制不断优化模型性能，提升生成诗词的优劣。

7. 多模态输入：结合图像、音频等多模态信息丰富诗词生成的情境和灵感来源。

8. 多体裁多风格生成：支持多种诗词体裁和风格的生成，满足不同客户的需求。

9. 文本后解决：对生成的诗词实行语法、韵律和修辞上的优化，保障其合诗词的审美标准。

10. 系统集成与部署：将所有组件集成在一个系统中并部署到服务器或云平台，供使用者利用。

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