随着时代的进步与发展,以及大数据、云计算和物联网相互融合的技术革命,使得自然语言处理技术在某一领域取得了快速发展,尤其在智能写作上起到了非常关键性的作用。本文以亚太地区双字节语言尤其是以中文汉字为研究对象,基于自然语言处理理论,尝试建立智能写作计算模型,并通过计算让机器获得自然语言要表达的思想和含义,然后做出一个合理的响应,探索文字之间的定量关系,进一步揭示自然语言处理机理、探索机器理解自然语言的规律。本文通过系统研究NLP技术,在探索文本自动生成模型规律的基础上,提出构建基于RNN双层网络算法的语言模型,为智能写作提供理论依据,RNN双层网络算法为文章的自动生成提供技术支撑。具体研究内容包括以下三个方面:1.通过分析和研究目前自然语言处理和机器学习相关技术,探索文本自动生成模型规律。本文在系统研究自然语言处理技术的基础上,着重研究了其在中文文本中应用,并且通过研究基于深度学习的机器学习方法,来探索文本的自动生成模型。2.构建了一个基于RNN的双层网络语言模型。在充分理解文本生成技术以及NLP技术基础上,提出构建基于RNN双层网络语言模型,该模型采用增加网络层数的方式,替代原有的一层网络以解决神经网络权值过多的问题,同时利用长短时记忆模型结构来替代原始的RNN结构来解决序列文本生成的长时间依赖问题。该模型是基于深度学习方法实现的,通过改进传统的循环神经网络算法,实现了对中文文本信息的处理,并利用TensorFlow机器学习工具完成了语言模型的构建。3.采用RNN双层网络算法,实现了一个基于NLP的智能写作系统。为了验证和评估本文构建的基于RNN双层网络语言模型,设计并实现了一个智能写诗系统。该系统以4万多首唐诗为数据集,在对数据集清洗之后,通过调用训练好的语言模型,最终,实现了给系统输入一个关键字可以让机器智能创作出来一首完整的诗歌,同时为了使生成的诗歌更加有意境,利用PIL库给系统集成了可视化的显示效果,把生成的诗歌嵌入到图片上显示。