Vi föreslår en modell för kinesisk diktgeneration baserad på återkommande neurala nätverk som vi hävdar är idealisk för att fånga poetiskt innehåll och form. Vår generator utför gemensamt innehållsval ("vad att säga") och ytligt förverkligande ("hur man säger") genom att lära sig representationer av enskilda karaktärer, och deras kombinationer i en eller flera rader samt hur dessa ömsesidigt förstärker och begränsar varandra. Poem linjer genereras stegvis genom att ta hänsyn till hela historien om vad som har genererats hittills snarare än den begränsade horisont som införts av den föregående linjen eller lexical n-grams. Experimentella resultat visar att vår modell överträffar konkurrenskraftiga kinesiska poesigenerationssystem med hjälp av både automatiska och manuella utvärderingsmetoder.
REF föreslog en generator som använde RNN för att skapa kinesisk poesi.
Chinese Poetry Generation with Recurrent Neural Networks
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}