需要收集各种有关饺子的信息，如饺子的不同种类、口味、配料等。这些信息可以通过网络爬虫从互联网获取，也可以通过实地调查等方式获得。

将收集到的数据进行预处理，提取出关键特征，如饺子的主要成分、口感、形状等。这一步可以通过文本挖掘或者机器学习算法实现。

使用深度学习或自然语言处理技术，建立一个自动为饺子生成创意菜名的模型。这个模型可以根据输入的饺子特征，生成一系列相关的菜名。

模型生成的菜名需要经过人类用户的验证，看是否符合人们的审美习惯和接受度。这一阶段可以邀请一些美食爱好者或者厨师参与。

根据用户反馈对模型进行持续优化和调整，以提高菜名的质量和满意度。

- 在数据收集阶段，除了饺子的基本信息外，还可以收集一些有关其他食物的信息，如他们的菜名、烹饪方法等，以便模型生成更有创意的菜名。

- 在特征提取阶段，除了直接提取饺子的特征外，还可以考虑引入一些隐含的特征，如季节、节日等，这样生成的菜名会更具情境感。

- 在模型训练阶段，可以尝试使用更多的神经网络结构，如注意力机制、双向循环网络等，以提高模型的表现。

- 在菜名验证阶段，除了人工验证外，还可以引入一些在线投票系统，让更多的用户参与到菜名的选择中来。