論文の概要: There Once Was a Really Bad Poet, It Was Automated but You Didn't Know It

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03775v1
• Date: Fri, 5 Mar 2021 16:03:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-08 21:39:50.373847
• Title: There Once Was a Really Bad Poet, It Was Automated but You Didn't Know It
• Title（参考訳）: 昔は悪い詩人がいて 自動化されましたが 知らなかったでしょう
• Authors: Jianyou Wang, Xiaoxuan Zhang, Yuren Zhou, Christopher Suh, Cynthia Rudin
• Abstract要約: 我々は,リメリック生成のための新しい完全自動化システムLimGenを紹介する。 limgenは最先端のニューラルネットワークベースの詩モデルを上回る。 結果として生じるリメリックは詩的制約を満たし、主題的に一貫性のあるストーリーラインを持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.951441780084345
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Limerick generation exemplifies some of the most difficult challenges faced in poetry generation, as the poems must tell a story in only five lines, with constraints on rhyme, stress, and meter. To address these challenges, we introduce LimGen, a novel and fully automated system for limerick generation that outperforms state-of-the-art neural network-based poetry models, as well as prior rule-based poetry models. LimGen consists of three important pieces: the Adaptive Multi-Templated Constraint algorithm that constrains our search to the space of realistic poems, the Multi-Templated Beam Search algorithm which searches efficiently through the space, and the probabilistic Storyline algorithm that provides coherent storylines related to a user-provided prompt word. The resulting limericks satisfy poetic constraints and have thematically coherent storylines, which are sometimes even funny (when we are lucky).
• Abstract（参考訳）: 詩は韻、ストレス、メーターに制約を課しながら、わずか5行で物語を語らなければならないため、リメリック世代は詩の世代で直面した最も困難な課題のいくつかを例示している。 これらの課題に対処するために,我々は,最先端のニューラルネットワークベースの詩モデルと先行するルールベースの詩モデルに勝る,新しい,完全に自動化されたライムリック生成システムlimgenを紹介する。 limgenは3つの重要なピースから成り立っている: 現実的な詩の空間への探索を制約する適応的マルチテンプレート制約アルゴリズム、空間を効率的に探索するマルチテンプレートビーム探索アルゴリズム、そしてユーザーが提供するプロンプトワードに関連するコヒーレントなストーリーラインを提供する確率的ストーリーラインアルゴリズム。 結果として生じるライムリックは詩的な制約を満たし、テーマ的に一貫性のあるストーリーラインを持ちます。

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