論文の概要: Rapformer: Conditional Rap Lyrics Generation with Denoising Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.03965v2
• Date: Sun, 13 Dec 2020 20:44:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 08:44:37.576916
• Title: Rapformer: Conditional Rap Lyrics Generation with Denoising Autoencoders
• Title（参考訳）: rapformer: 雑音の自動エンコーダによる条件付きラップ歌詞生成
• Authors: Nikola I. Nikolov, Eric Malmi, Curtis G. Northcutt, Loreto Parisi
• Abstract要約: テキストの内容(ニュース記事など)に基づいてラップ詩を合成する手法を開発する。 我々の手法はRapformerと呼ばれ、トランスフォーマーをベースとしたデノナイズ・オートエンコーダをトレーニングし、歌詞から抽出した内容語からラップ歌詞を再構成する。 Rapformerは、コンテンツ保存とスタイル転送の間に良いトレードオフをもたらす技術に精通した詩を生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.479052867589417
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ability to combine symbols to generate language is a defining characteristic of human intelligence, particularly in the context of artistic story-telling through lyrics. We develop a method for synthesizing a rap verse based on the content of any text (e.g., a news article), or for augmenting pre-existing rap lyrics. Our method, called Rapformer, is based on training a Transformer-based denoising autoencoder to reconstruct rap lyrics from content words extracted from the lyrics, trying to preserve the essential meaning, while matching the target style. Rapformer features a novel BERT-based paraphrasing scheme for rhyme enhancement which increases the average rhyme density of output lyrics by 10%. Experimental results on three diverse input domains show that Rapformer is capable of generating technically fluent verses that offer a good trade-off between content preservation and style transfer. Furthermore, a Turing-test-like experiment reveals that Rapformer fools human lyrics experts 25% of the time.
• Abstract（参考訳）: 記号を組み合わせて言語を生成する能力は、人間の知性、特に歌詞による芸術的なストーリーテリングの文脈における決定的な特徴である。 本研究では,任意のテキスト(例えばニュース記事)の内容に基づいてラップ詩を合成する手法を開発し,既存のラップ歌詞を増補する手法を開発した。 提案手法は,トランスフォーマーをベースとしたデノナイズ・オートエンコーダをトレーニングし,歌詞から抽出した内容語からラップ歌詞を再構成し,本質的な意味を維持しつつ,対象のスタイルを一致させる。 Rapformer は新たな BERT ベースの韻律拡張のためのパラフレーズスキームを備えており、出力歌詞の平均韻律密度を10%向上させる。 3つの入力領域における実験の結果、rapformerは、コンテンツ保存とスタイル転送の間の良好なトレードオフを提供する技術的に流れる詩を生成できることが示されている。 さらにチューリングテストのような実験では、ラプフォーマーが人間の歌詞の専門家を25%騙していることが明らかになった。

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