基于连续参数化方法改进图像化播放列表描述与音乐主题中的情感表达与连贯性
计算与语言
2023-10-16 v2
摘要
在基于图像的平台上生成文本，尤其是音乐相关内容，需要对文本风格进行精确控制并融入情感表达。然而，现有方法往往难以控制生成文本中外部因素的比例，且依赖离散输入，缺乏用于期望文本生成的连续控制条件。本研究提出用于可控文本生成的连续参数化方法（CPCTG）以克服这些局限。我们的方法利用语言模型（LM）作为风格学习器，整合语义连贯性（SC）与情感表达比例（EEP）的考量。通过改进奖励方法并调控CPCTG层级，我们在播放列表描述与音乐主题生成任务上的实验表明ROUGE分数显著提升，意味着生成文本的相关性与连贯性增强。
引用
@article{arxiv.2310.01248,
title = {Improving Emotional Expression and Cohesion in Image-Based Playlist Description and Music Topics: A Continuous Parameterization Approach},
author = {Yuelyu Ji and Yuheng Song and Wei Wang and Ruoyi Xu and Zhongqian Xie and Huiyun Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.01248},
year = {2023}
}
备注
Becasue I find some important fourmulation need to change