Detta dokument visar effektiviteten av en Long Short-Term Memory språkmodell i våra inledande insatser för att generera okonstruerade rap texter. Målet med denna modell är att generera texter som är liknande i stil med en given rappare, men inte identiska med befintliga texter: detta är uppgiften att spökskriva. Till skillnad från tidigare arbeten, som definierar explicita mallar för lyrisk generation, definierar vår modell sitt eget rimschema, linjelängd och verslängd. Våra experiment visar att en Long Short-Term Memory språkmodell producerar bättre "ghostwrited" texter än en baslinjemodell.
Potash m.fl. REF tillämpade långtidsminnesnätverk för att skapa texter som liknade stilen hos en viss rappare, och de presenterade beräknings- och kvantitativa utvärderingsmetoder.
GhostWriter: Using an LSTM for Automatic Rap Lyric Generation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}