用于生成诗歌、歌词和隐喻的创造性生成对抗网络
计算与语言
2019-09-23 v1 机器学习
摘要
文本生成模型利用最大似然优化（MLE）在机器翻译和语言建模等任务中做出了重要贡献。然而，对于创造性文本生成，其可能产生多种输出且鼓励原创性和独特性，MLE 则显得不足。针对 MLE 优化的方法会导致输出通用、重复且不连贯。在这项工作中，我们使用生成对抗网络框架来缓解这一问题。我们在诗歌、歌词和隐喻数据集上评估了我们的框架，这些数据集各自具有截然不同的特征，并报告了我们的目标函数相较于其他生成模型具有更好的性能。
引用
@article{arxiv.1909.09534,
title = {Creative GANs for generating poems, lyrics, and metaphors},
author = {Asir Saeed and Suzana Ilić and Eva Zangerle},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.09534},
year = {2019}
}