有道将详细分享我们在有道内部“白客松”活动中的获奖项目——“AI诗人”的完整诞生过程。我们将揭秘如何创造性地利用有道翻译API的核心功能，而非传统的文本生成模型，通过“往返翻译”和语义扩展等技巧，将简单的关键词转化为富有文采和意境的现代诗。无论您是开发者、产品经理还是AI爱好者，都能从中获得灵感和实践方法。
在网易有道，一年一度的“白客松”（Hackathon）是所有技术和产品同学的狂欢节。它鼓励我们跳出日常工作的条条框框，在48小时内，将那些疯狂、有趣、充满想象力的点子变为现实。我们团队一直对AI与艺术的结合充满好奇，一个问题萦绕在我们心头：能否利用我们最熟悉、最强大的工具——有道翻译API，来完成一项看似不可能的任务——创作诗歌？这个奇思妙想，便是“AI诗人”项目的起点。我们的目标并非简单地复刻一个文本生成器，而是希望探索机器翻译在创意文本生成这一前沿领域的独特潜力，证明工具型API也能绽放出艺术的火花。
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灵感迸发：当翻译API遇上诗歌创作
诗歌，是人类语言的精华，它依赖于精妙的选词、丰富的意象和独特的节奏。而机器翻译，其核心目标是“忠实”地转换语言。这两者看似背道而驰。但我们反向思考：正是在追求“信、达、雅”的翻译过程中，神经网络翻译（NMT）模型内部发生了复杂的语义重构和词汇选择，这种过程本身是否就蕴含着一种“再创作”的潜力？ 传统的AI写诗大多依赖大型语言模型（LLM）进行文本续写，而我们决定另辟蹊径，探索利用有道翻译API这一“确定性”工具来生成“不确定性”的创意内容。这不仅是一个技术挑战，更是一场关于语言、逻辑与美学的有趣实验。
技术选型与架构设计：AI诗人的“骨架”是如何搭建的？
一个好的点子需要坚实的技术架构来支撑。考虑到“白客松”紧迫的时间，我们选择了成熟、敏捷且我们团队最熟悉的技术栈，确保能够快速迭代和验证想法。
核心工具栈一览
我们的技术选型原则是：高效、稳定、专注核心逻辑。我们毫不犹豫地选择了有道翻译API作为项目的技术基石。原因有三：第一，作为公司自家的产品，我们对其性能和稳定性有绝对的信心；第二，它的API接口设计极为简洁，文档清晰，能在几分钟内完成对接，为我们宝贵的开发时间提供了保障；第三，其背后强大的N-MT模型翻译质量高，语种覆盖广，这为我们后续的“创造性”玩法提供了坚实的基础。
| 技术类别 | 选用工具/服务 | 选用理由 |
|---|---|---|
| 核心API | 有道智云-文本翻译API | 高质量NMT模型，调用稳定，接口友好，支持多语种 |
| 后端框架 | Python + Flask | 轻量、快速，能迅速搭建起一个接收请求并处理逻辑的Web服务 |
| HTTP请求库 | Requests | Python中最流行、最易用的HTTP库，用于与API进行交互 |
| 前端界面 | HTML + CSS +原生JavaScript | 简单高效，无需复杂框架即可实现一个用户输入和结果展示的界面 |
系统工作流程揭秘
“AI诗人”的整个工作流程非常清晰，我们将复杂性全部封装在后端的核心处理模块中。数据流动的路径如下：
- 用户输入： 用户在前端页面输入一个或多个核心关键词，例如“月光”、“孤独”、“故乡”。
- 后端接收： Flask后端服务接收到这些关键词。
- 核心处理（魔法发生地）： 这是项目的大脑。它会启动一系列复杂的API调用流程，包括关键词的扩展、句子的生成和往返翻译的润色。
- 诗歌整合： 核心模块将处理后得到的一系列词语和句子，通过预设的规则进行筛选、排序和组合，形成具有一定结构和韵律的诗歌文本。
- 结果展示： 最终生成的诗歌返回给前端页面，呈现给用户。
这个架构的核心优势在于其模块化。我们可以独立地优化每一步，例如尝试不同的翻译语种组合，或者调整诗歌的整合规则，而不需要改动整个系统。
核心实现：解密用“翻译”进行“创作”的魔法
现在，让我们深入“AI诗人”的心脏，揭示我们是如何将一个翻译工具“逼”成了诗人。这其中的关键，不在于复杂的算法，而在于对API功能的创造性应用。
第一步：API的获取与基础调用
万事开头易。要使用有道翻译API，首先需要一个API密钥。我们直接登录了有道智云AI开放平台，在几分钟内就创建了应用并获取了App Key和App Secret。平台还提供了慷慨的免费试用额度，完全足够我们在“白客松”期间进行大量的实验和调试。
基础的API调用非常简单。以下是一个Python代码片段，展示了如何向API发送一个翻译请求（为保护密钥，此处用占位符代替）：
# 这是一个简化的示例，实际代码需要处理签名等逻辑
import requests
def translate(query):
APP_KEY = '你的APP_KEY'
APP_SECRET = '你的APP_SECRET'
URL = 'https://openapi.youdao.com/api'
# 此处省略了签名(sign)的生成过程，请参考官方文档
# salt, curtime, sign = ...
data = {
'q': query,
'from': 'zh-CHS',
'to': 'en',
'appKey': APP_KEY,
'salt': salt,
'sign': sign,
'signType': 'v3',
'curtime': curtime,
}
response = requests.post(URL, data=data)
result = response.json()
return result['translation'][0]
# 调用示例
print(translate("月光")) # 输出: moonlight
有了这个基础，我们就可以开始真正的“魔法”了。
创造力的源泉：神奇的“往返翻译” (Round-trip Translation)
这是我们项目的核心创意。什么是“往返翻译”？ 简单来说，就是将一段文本从源语言（如中文）翻译到目标语言（如英文），然后再将翻译结果翻译回源语言。即：中文 A → 英文 B → 中文 C。
它为什么能产生诗意？ 因为高质量的NMT模型并非简单的“词对词”替换。在翻译过程中，模型会深度理解上下文，并试图在目标语言中找到最贴切、最优雅的表达。当再翻译回来时，模型又会进行一次同样的过程。这个过程中，原始的、平铺直叙的表达（A）经过两次“文化”和“语境”的洗礼，可能会演变成一个更具文学性、更抽象或更富意象的表达（C）。这种信息在转换过程中的“美丽损耗”和“创意增益”，正是我们寻找的诗意来源。
举个例子：
- 我们输入一个简单的句子：“月亮挂在天上。”
- 第一步（中译英）：有道翻译API可能会将其翻译为 “The moon hangs in the sky.”
- 第二步（英译中）：将上面的英文翻译回中文，模型为了追求“雅”，可能会选择 “皓月悬于天际” 或 “一轮明月高挂夜空”，而不是生硬地翻译回“月亮挂在天上”。
看，仅仅通过一次往返，句子的文学色彩就大大增强了。我们通过多次、多语种（如中→日→中，中→法→中）的往返翻译，就能为一句平淡的话语披上华丽的外衣。
意象的延伸：利用多语言翻译进行关键词扩展
一首好诗需要丰富的意象。如果用户只输入“孤独”，我们如何围绕它构建一个完整的意象群？答案还是翻译API。我们将核心关键词“孤独”，分别翻译成十几种不同的语言（英语、日语、法语、俄语、西班牙语等），然后再将这些外语词汇一一翻译回中文。这个过程就像是向世界各地的“智者”询问他们如何理解“孤独”，然后收集他们的答案。我们得到了一个包含“寂寞”、“空虚”、“孑然一身”、“形单影只”、“索然无味”、“孤寂”等词的丰富素材库。这些词汇在情感色彩和语境上各有细微差别，为诗歌创作提供了血肉。
诗歌的韵律：简单的规则与后处理
AI生成的内容往往是碎片化的，缺乏章法。最后一步，我们需要扮演“编辑”的角色。我们将通过上述步骤生成的大量词语和句子，进行简单的后处理：
- 分组： 将语义相近的意象放在一起。
- 分行： 根据句子的长短和节奏感，进行断句和分行。
- 排序： 按照一定的情感递进逻辑（如：景→情→思）进行粗略排序。
- 筛选： 移除过于生硬或重复的句子。
通过这些简单的规则，我们将一堆闪光的素材，编织成了一首有模有样的现代诗。
成果展示与遇到的挑战
经过48小时的紧张开发和调试，“AI诗人”终于诞生。它虽然不完美，但其生成的结果常常能给我们带来惊喜。
“AI诗人”作品欣赏
以下是几首由“AI诗人”创作的作品，我们只输入了括号中的关键词：
(输入关键词：落叶，秋天，风)
风，在季节的边缘叹息，
一片枯黄的蝴蝶，无声坠落。
秋天把记忆铺满大地，
那是时光褪色的回响。
(输入关键词：城市，夜晚，雨)
霓虹在雨中晕开，
像一场湿漉漉的梦。
冰冷的雨滴，敲打着窗，
这座钢铁森林，此刻寂静无声。
我们趟过的“坑”与解决方案
创新之路从非一帆风顺。我们也遇到了不少难题，解决这些问题的过程，比项目成功本身更让我们成长。
| 遇到的挑战 | 具体表现 | 我们的解决方案 |
|---|---|---|
| 语义漂移 (Semantic Drift) | 多次往返翻译后，结果可能与原始主题毫不相干，如“河流”最后变成了“时间”。 | 1. 限制往返次数。 2. 引入校验机制，如果翻译结果与原始关键词的语义相似度过低，则舍弃。 3. 优选文化和语言结构差异不那么巨大的语种进行往返（如中日英之间效果较好）。 |
| API调用成本与效率 | 一次诗歌生成需要数十次API调用，在“白客松”高强度测试下，调用次数消耗很快。 | 1. 结果缓存：对相同的关键词和往返翻译结果进行缓存，避免重复请求。 2. 批量请求：虽然本次未实现，但未来可以探索API是否支持批量翻译，以减少网络开销。 |
| 内容连贯性差 | 生成的句子虽然优美，但组合在一起像一盘散沙，缺乏统一的主线。 | 1. 主题词加权：在后处理阶段，优先选择和保留与用户输入的原始关键词更相关的句子。 2. 模板结构：尝试引入简单的诗歌结构模板（如四行诗），将生成的意象填充进去。 |
总结与展望：AI诗人的未来与我们的思考
这次“白客松”项目，对我们而言，不仅是一次有趣的技术实践，更是一次思想的碰撞和对AI能力边界的探索。
项目复盘：我们学到了什么？
- 技术的创造性应用： 我们深刻体会到，工具的价值不仅在于其本身的功能，更在于使用者如何去创造性地驾驭它。一个精准的翻译API，同样可以成为灵感的催化剂。
- 有道API的强大： 在高强度的调用和各种“刁难”下，有道翻译API始终保持了极高的稳定性和响应速度，其高质量的翻译结果是我们项目成功的基石。
- 小切口，大纵深： 从一个看似很小的点（用翻译API写诗）切入，我们却深入探索了NLP、跨语言语义理解和内容生成等多个领域，收获巨大。
AI诗人的下一步进化方向
“AI诗人”还只是一个雏形，它的未来充满了想象空间：
- 融合更强的AI能力： 可以将有道自家的AIGC能力或NLP分词、情感分析等技术结合进来，让诗人不仅有文采，更有思想和情感。
- 增加用户自定义： 允许用户选择诗歌的风格（如豪放、婉约）、韵脚、字数等，提供更个性化的创作体验。
- 产品化落地： 作为一个有趣的互动功能，或许未来可以嵌入到有道词典或有道云笔记中，当用户查询某个单词时，为他生成一首关于这个词的小诗，增加产品的趣味性和粘性。
我们相信，技术与人文的交叉路口，隐藏着无数的宝藏。这次“AI诗人”的探索只是一个开始。我们希望这个分享能给你带来一些启发，也欢迎你立即访问有道智云AI开放平台，调用强大的API，开启属于你自己的AI创造之旅！