使用编程来创作或处理古诗，可以通过以下步骤进行：
文本处理
读取古诗文本，可以从文件或网络获取。
对文本进行预处理，包括分词、去除停用词等，以便于后续分析。
特征提取
使用词袋模型、TF-IDF、word2vec等方法将文本转换为数值特征，便于计算机处理。
模型训练
利用机器学习或深度学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机、RNN、LSTM等，训练模型学习古诗的模式和规律。
生成古诗
通过训练好的模型，输入一些初始词语或句子，预测并生成新的诗句，直至满足长度或结束符要求。
评估和优化
使用语法正确性、韵律和意境等指标评估生成古诗的质量。
根据评估结果调整模型参数或增加训练数据，以提高生成质量。
此外，还可以通过编程实现一些创意性的古诗生成，例如：
随机组合诗词元素：
利用随机选择诗词素材库中的词汇，生成简单的诗句。
遵循特定韵律：
根据预设的平仄规律，生成符合韵律要求的诗句。
使用词向量模型：
利用Word2Vec等词向量模型，根据上下文生成连贯的古诗。
编写HTML页面展示古诗：
创建HTML文件，将古诗内容嵌入到网页中，实现古诗的展示。
这些方法可以帮助我们更好地理解古诗的特点和规律，同时也可以用于创作新的古诗。选择合适的编程语言和工具，结合具体的算法和数据结构，可以实现不同风格和需求的古诗创作。