Vi presenterar en ny modell, Freestyle, som lär sig att improvisera rhyming och flytande svar på att utmanas med en rad hiphop texter, genom att kombinera både bottomup token-baserad regel induktion och top-down regel segmentering strategier för att lära sig en stokastisk transduction grammatik som samtidigt lär sig både frasering och rhyming associationer. I denna attack på den bedrövligt underskattade naturliga språk genre av musik texter, utnyttjar vi en strikt oövervakad transduktion grammatik induktion. Vår uppgift är särskilt ambitiös eftersom det inte är tillåtet att använda någon lingvistisk eller fonetisk information på förhand, även om hiphoptexternas domän är särskilt bullrig och ostrukturerad. Vi utvärderar prestandan hos den lärda modellen mot en modell som lärt sig endast med hjälp av den mer konventionella bottom-up token-baserade regelinduktionen, och visar överlägsenheten hos vår kombinerade tokenbaserade och regelsegmenteringsinduktionsmetod mot att generera improviserade svar av högre kvalitet, mätt på fluens- och rhymingkriterier enligt bedömning av mänskliga utvärderare. För att belysa några av de inneboende utmaningarna i att anpassa andra algoritmer till denna nya uppgift, jämför vi också kvaliteten på de svar som genereras av vår modell med de som genereras av en out-of-box frasbaserade SMT-system. Vi tar itu med utmaningen att välja ut lämpliga träningsdata för vår uppgift via en särskild rimsystem detektion modul, som också förvärvas via oövervakade lärande och rapportera förbättrad kvalitet på de genererade svaren. Slutligen rapporterar vi resultat med Maghrebi franska hip hop texter som visar att vår modell presterar förvånansvärt bra utan någon speciell anpassning till andra språk.
REF tillämpade stokastisk transduktion grammatik induktionsalgoritmer för att generera en flytande rhyming svar på hip hop utmaningar som tillåter olika mönster av mätaren.
Learning to Freestyle: Hip Hop Challenge-Response Induction via Transduction Rule Segmentation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}