Datorpoesigenerationen är vårt första steg mot datorskrivning. Att skriva måste ha ett tema. De nuvarande tillvägagångssätten att använda sekvenstill följd modeller med uppmärksamhet producerar ofta icke-tematiska dikter. Vi presenterar en ny villkorlig variantal autoencoder med en hybrid dekoder lägga dekonvolutionala neurala nätverk till den allmänna återkommande neurala nätverk för att fullt ut lära sig ämnesinformation via latenta variabler. Detta tillvägagångssätt förbättrar avsevärt relevansen av de genererade dikterna genom att representera varje rad i dikten inte bara på ett kontextkänsligt sätt utan också på ett holistiskt sätt som är i hög grad relaterat till det givna nyckelordet och det inlärda ämnet. En förstärkt modell för ord 2vek förbättrar rytmen och symmetrin ytterligare. Tester visar att de dikter som genereras genom vårt tillvägagångssätt till största delen är tillfredsställande med reglerade regler och konsekventa teman, och 73,42% av dem får en totalpoäng inte mindre än 3 (den högsta poängen är 5).
REF och ytterligare använda villkorlig variationsfri autoencoder för att lära sig ämnesinformation.
Generating Thematic Chinese Poetry using Conditional Variational Autoencoders with Hybrid Decoders
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Computation and Language', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}