绽放（In BLOOM）：人工歌词与艺术中的创造力与亲和力
计算与语言
2023-01-16 v1 机器学习
摘要
我们将一个大型多语言语言模型（BLOOM-176B）应用于开放式中文歌词生成，并利用人类评审员评估所生成歌词的连贯性和创造力。我们发现，当前用于评估大型语言模型输出的计算指标（MAUVE）在评估创意写作方面存在局限性。我们注意到，人类对创造力的概念要求歌词既易于理解又独具特色——并且人类评估者认为某些类型的机器生成歌词得分高于流行艺术家的真实歌词。受专辑发布固有的多模态特性启发，我们利用一个中文稳定扩散模型生成高质量的歌词引导专辑封面，展示了一种为寻求专辑或单曲灵感的艺术家提供的创意方法。最后，我们引入了 MojimLyrics 数据集，这是一个用于未来研究的中文流行歌词数据集。
引用
@article{arxiv.2301.05402,
title = {In BLOOM: Creativity and Affinity in Artificial Lyrics and Art},
author = {Evan Crothers and Herna Viktor and Nathalie Japkowicz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.05402},
year = {2023}
}
备注
Accepted to AAAI2023 creativeAI workshop