从白话文生成古典中文诗歌
计算与语言
2019-09-04 v1 人工智能
机器学习
摘要
古典中文诗歌是中国文化宝库中的瑰宝。以往的诗歌生成模型仅允许用户利用关键词干预生成诗歌的语义，将生成的主导权留给模型。本文提出一项从白话文生成古典中文诗歌的新任务，使用户能更多控制生成诗歌的语义。我们将无监督机器翻译（UMT）的方法适配到该任务中。我们使用基于分词的填充与强化学习分别解决欠翻译与过翻译问题。根据实验，与典型 UMT 模型相比，我们的方法显著改善了困惑度（perplexity）与 BLEU。此外，我们探究了如何撰写输入白话文以生成更优诗歌的准则。人工评价显示我们的方法能生成与业余诗歌相当的高质量诗歌。
引用
@article{arxiv.1909.00279,
title = {Generating Classical Chinese Poems from Vernacular Chinese},
author = {Zhichao Yang and Pengshan Cai and Yansong Feng and Fei Li and Weijiang Feng and Elena Suet-Ying Chiu and Hong Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.00279},
year = {2019}
}
备注
Published in EMNLP 2019