实现古诗和对联的自动生成是极具挑战性的任务。该文提出了一种新颖的多任务学习模型用于古诗和对联的自动生成。模型采用编码-解码结构并融入注意力机制，编码部分由两个BiLSTM组成，一个BiLSTM用于关键词输入，另一个BiLSTM用于古诗和对联输入；解码部分由两个LSTM组成，一个LSTM用于古诗的解码输出，另一个LSTM用于对联的解码输出。在中国的传统文学中，古诗和对联具有很多的相似特征，多任务学习模型通过编码器参数共享，解码器参数不共享，让模型底层编码部分兼容古诗和对联特征，解码部分保留各自特征，增强模型泛化能力，表现效果大大优于单任务模型。同时，该文在模型中创新性地引入关键词信息，让生成的古诗及对联表达内容与用户意图一致。最后，该文采用自动评估和人工评估两种方式验证了方法的有效性。