論文の概要: MixPoet: Diverse Poetry Generation via Learning Controllable Mixed Latent Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.06094v1
• Date: Fri, 13 Mar 2020 03:31:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 01:40:18.542284
• Title: MixPoet: Diverse Poetry Generation via Learning Controllable Mixed Latent Space
• Title（参考訳）: MixPoet: 可制御混合空間の学習による多言語詩生成
• Authors: Xiaoyuan Yi, Ruoyu Li, Cheng Yang, Wenhao Li, Maosong Sun
• Abstract要約: 多様な要素を吸収し,多様なスタイルを創出し,多様性を促進する新しいモデルであるMixPoetを提案する。 半教師付き変分オートエンコーダに基づいて、我々のモデルは潜在空間をいくつかの部分空間に切り離し、それぞれが敵の訓練によって1つの影響因子に条件付けされる。 中国詩の実験結果は、MixPoetが3つの最先端モデルに対して多様性と品質の両方を改善していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.70053419040902
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As an essential step towards computer creativity, automatic poetry generation has gained increasing attention these years. Though recent neural models make prominent progress in some criteria of poetry quality, generated poems still suffer from the problem of poor diversity. Related literature researches show that different factors, such as life experience, historical background, etc., would influence composition styles of poets, which considerably contributes to the high diversity of human-authored poetry. Inspired by this, we propose MixPoet, a novel model that absorbs multiple factors to create various styles and promote diversity. Based on a semi-supervised variational autoencoder, our model disentangles the latent space into some subspaces, with each conditioned on one influence factor by adversarial training. In this way, the model learns a controllable latent variable to capture and mix generalized factor-related properties. Different factor mixtures lead to diverse styles and hence further differentiate generated poems from each other. Experiment results on Chinese poetry demonstrate that MixPoet improves both diversity and quality against three state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: コンピュータの創造性に欠かせないステップとして,近年,自動詩生成が注目されている。 最近のニューラルモデルは詩の質の基準において顕著な進歩を遂げているが、生成した詩はいまだに多様性の乏しい問題に苦しんでいる。 関連する文献研究では、生活経験や歴史背景などさまざまな要素が詩人の作曲スタイルに影響を与え、人文詩の多様性が著しく高まることが示されている。 そこで我々はmixpoetを提案する。mixpoetは多様なスタイルを作り多様性を促進するために複数の要素を吸収する新しいモデルだ。 半教師付き変分オートエンコーダに基づいて、我々のモデルは潜在空間をいくつかの部分空間に切り離し、それぞれが敵の訓練によって1つの影響因子に条件付けされる。 このようにして、モデルは制御可能な潜在変数を学習し、一般化された因子関連プロパティをキャプチャし混合する。 異なる要素の混合は様々なスタイルをもたらし、それによって生成された詩を互いに区別する。 中国詩の実験結果は、MixPoetが3つの最先端モデルに対して多様性と品質の両方を改善していることを示している。

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