Det har visat sig att kinesiska dikter framgångsrikt kan genereras av sekvens-till-sekvens neurala modeller, särskilt med uppmärksamhetsmekanismen. Ett potentiellt problem med detta tillvägagångssätt är dock att neurala modeller bara kan lära sig abstrakta regler, medan diktgenerering är en mycket kreativ process som inte bara omfattar regler utan också innovationer för vilka rena statistiska modeller i princip inte är lämpliga. Detta arbete föreslår en memory-augmented neural modell för kinesisk diktgeneration, där den neurala modellen och det förstärkta minnet arbetar tillsammans för att balansera kraven på språklig överensstämmelse och estetisk innovation, vilket leder till innovativa generationer som fortfarande är regel-kompatibla. Dessutom finner man att minnesmekanismen ger intressant flexibilitet som kan användas för att generera dikter med olika stilar.
Mer nyligen, REF föreslår en enkel memory-augmented neural modell för att generera innovativa dikter.
Flexible and Creative Chinese Poetry Generation Using Neural Memory
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}