Att lära sig och skapa kinesiska dikter är en charmig men utmanande uppgift. Traditionella tillvägagångssätt involverar olika språkmodellering och maskinöversättning tekniker, men de presterar inte lika bra när de genererar dikter med komplexa mönster begränsningar, till exempel Song iambics, en berömd typ av dikter som involverar variabla längd meningar och strikta rytmiska mönster. Detta papper tillämpar uppmärksamhet-baserad sekvens-tosequence modell för att generera kinesiska Song iambics. Specifikt, vi koda cue meningar med en dubbelriktad Long-Short Term Memory (LSTM) modell och sedan förutsäga hela iambic med den information som tillhandahålls av kodaren, i form av en uppmärksamhetsbaserad LSTM som kan regularisera generationsprocessen genom den fina strukturen av inmatningssignalerna. Flera tekniker undersöks för att förbättra modellen, inklusive global kontextintegrering, hybrid stil utbildning, tecken vektor initialisering och anpassning. Både de automatiska och subjektiva utvärderingsresultaten visar att vår modell verkligen kan lära sig Song iambics komplexa strukturella och rytmiska mönster, och generationen är ganska framgångsrik.
En annan genre av klassisk kinesisk poesi genereras i REF, som är det första arbetet att generera kinesiska Song iambics, med varje linje av variabel längd.
Chinese Song Iambics Generation with Neural Attention-based Model
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}