Med de senaste framstegen av neurala modeller och naturligt språk bearbetning, automatisk generation av klassisk kinesisk poesi har dragit betydande uppmärksamhet på grund av sitt konstnärliga och kulturella värde. Tidigare verk fokuserar främst på att generera poesi med nyckelord eller annan textinformation, medan visuella inspirationer för poesi sällan har utforskats. Att skapa poesi från bilder är mycket mer utmanande än att generera poesi från text, eftersom bilder innehåller mycket rik visuell information som inte kan beskrivas helt med flera nyckelord, och en bra dikt bör förmedla bilden korrekt. I den här artikeln föreslår vi en minnesbaserad neural modell som utnyttjar bilder för att generera dikter. Speciellt föreslås en Encoder-Decoder modell med ett ämnesminne nätverk för att generera klassisk kinesisk poesi från bilder. Såvitt vi vet är detta det första arbetet med att försöka generera klassisk kinesisk poesi från bilder med neurala nätverk. En omfattande experimentell undersökning med både mänsklig utvärdering och kvantitativ analys visar att den föreslagna modellen kan generera dikter som förmedlar bilder korrekt.
REF utforskade generera kinesiska dikter från bilder.
How Images Inspire Poems: Generating Classical Chinese Poetry from Images with Memory Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}