说什么？基于多任务迁移学习的协作式流行歌词生成

歌词生成是自然语言生成中一个近年来不断发展的热门子领域。由于流行音乐独特的风格与内容，以及专业流行歌曲创作过程中高度幕后的协作，流行歌词尤为引人关注。在本文中，我们提出了一个协作式的行级歌词生成系统，该系统通过 T5 transformer 模型利用迁移学习——迄今为止尚未有研究将该模型用于生成流行歌词。通过与专业词曲作者直接合作与沟通，我们开发出一个能够学习押韵、匹配行节拍要求以及以特定目标词结尾等歌词与风格任务的模型。我们的方法在多个数据集上优于现有方法，并在针对行业词曲作者的在线研究与访谈中取得了积极结果。