論文の概要: WakaVT: A Sequential Variational Transformer for Waka Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00426v1
• Date: Thu, 1 Apr 2021 12:14:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-02 13:56:44.939155
• Title: WakaVT: A Sequential Variational Transformer for Waka Generation
• Title（参考訳）: wakavt:和歌生成のための逐次変分トランスフォーマ
• Authors: Yuka Takeishi, Mingxuan Niu, Jing Luo, Zhong Jin, Xinyu Yang
• Abstract要約: ユーザ指定キーワードで和歌を自動生成する和歌世代モデル「WakaVT」を提案する。 WakaVTは潜伏変数のシーケンスを使用し、和歌データにおける単語レベルの変動を効果的にキャプチャする。 トランスフォーマーおよび/または変分オートエンコーダに基づくモデルを用いて、和歌世代を初めて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.099702394230167
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Poetry generation has long been a challenge for artificial intelligence. In the scope of Japanese poetry generation, many researchers have paid attention to Haiku generation, but few have focused on Waka generation. To further explore the creative potential of natural language generation systems in Japanese poetry creation, we propose a novel Waka generation model, WakaVT, which automatically produces Waka poems given user-specified keywords. Firstly, an additive mask-based approach is presented to satisfy the form constraint. Secondly, the structures of Transformer and variational autoencoder are integrated to enhance the quality of generated content. Specifically, to obtain novelty and diversity, WakaVT employs a sequence of latent variables, which effectively captures word-level variability in Waka data. To improve linguistic quality in terms of fluency, coherence, and meaningfulness, we further propose the fused multilevel self-attention mechanism, which properly models the hierarchical linguistic structure of Waka. To the best of our knowledge, we are the first to investigate Waka generation with models based on Transformer and/or variational autoencoder. Both objective and subjective evaluation results demonstrate that our model outperforms baselines significantly.
• Abstract（参考訳）: 詩の生成は人工知能にとって長年の課題だった。 和歌世代においては、俳句世代に注目する研究者も多いが、和歌世代に注目する研究者は少ない。 日本語詩作成における自然言語生成システムの創造的可能性を探るため,ユーザが指定したキーワードを自動生成する新たな和歌生成モデルであるWakaVTを提案する。 まず, 形状制約を満たすために, 加法マスクに基づくアプローチを提案する。 次に、トランスと変分オートエンコーダの構造を一体化し、生成コンテンツの品質を高める。 特に,新鮮さと多様性を得るために,若さデータにおける単語レベルの変動を効果的にキャプチャする潜伏変数列を用いる。 さらに,フラレンシー,コヒーレンス,有意義性の観点から言語品質を向上させるために,和歌の階層的言語構造を適切にモデル化する融合多レベル自己照応機構を提案する。 我々の知る限りでは、トランスフォーマおよび/または変分オートエンコーダに基づくモデルによる和歌生成を最初に調査する。 客観評価の結果と主観評価の結果は,本モデルがベースラインを著しく上回ることを示した。

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