Denna uppsats presenterar en serie experiment i att automatiskt generera poetiska texter. Vi begränsade vår uppmärksamhet till den generation texter som är syntaktiskt välformade, uppfyller vissa fördefinierade metermönster och förmedlar i stort sett en viss given mening. Sådana aspekter kan definieras formellt och på så sätt undvika de komplikationer av bildspråk och tolkning som är centrala för att bedöma mer fria former av vers. Vårt implementerade system, McGonagall, använder den genetiska algoritmen för att konstruera sådana texter. Den använder en sofistikerad språklig formalism för att representera sin genomiska information, från vilken man kan beräkna den fenotypiska informationen om både semantiska representationer och stressmönster. De utförda experimenten visade i stort sett att relativt meningsfull text kunde framställas om begränsningarna på metern var avslappade, och exakt metrisk text var möjlig med lösa semantiska begränsningar, men det var svårt att producera text som var både semantiskt sammanhängande och av hög kvalitet metriskt.
En annan REF använde evolutionära algoritmer för att generera meningsfull poesi med sofistikerad språklig formalism för semantiska representationer och mönster av stress.
Using genetic algorithms to create meaningful poetic text
{'venue': 'J. Exp. Theor. Artif. Intell.', 'journal': 'J. Exp. Theor. Artif. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}