論文の概要: Prose2Poem: The blessing of Transformer-based Language Models in translating Prose to Persian Poetry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.14934v1
• Date: Thu, 30 Sep 2021 09:04:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-02 00:00:17.480152
• Title: Prose2Poem: The blessing of Transformer-based Language Models in translating Prose to Persian Poetry
• Title（参考訳）: prose2poem:ペルシア詩への散文翻訳におけるトランスフォーマー言語モデルの祝福
• Authors: Reza Khanmohammadi, Mitra Sadat Mirshafiee, Yazdan Rezaee Jouryabi, Seyed Abolghasem Mirroshandel
• Abstract要約: 我々は、古代ペルシア詩に散文を翻訳する新しいニューラル・マシン・トランスレーション(NMT)アプローチを導入する。 我々は、初期翻訳を得るために、スクラッチからトランスフォーマーモデルを訓練し、最終翻訳を得るためにBERTの様々なバリエーションを事前訓練した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.15242029196761
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Persian Poetry has consistently expressed its philosophy, wisdom, speech, and rationale on the basis of its couplets, making it an enigmatic language on its own to both native and non-native speakers. Nevertheless, the notice able gap between Persian prose and poem has left the two pieces of literature medium-less. Having curated a parallel corpus of prose and their equivalent poems, we introduce a novel Neural Machine Translation (NMT) approach to translate prose to ancient Persian poetry using transformer-based Language Models in an extremely low-resource setting. More specifically, we trained a Transformer model from scratch to obtain initial translations and pretrained different variations of BERT to obtain final translations. To address the challenge of using masked language modelling under poeticness criteria, we heuristically joined the two models and generated valid poems in terms of automatic and human assessments. Final results demonstrate the eligibility and creativity of our novel heuristically aided approach among Literature professionals and non-professionals in generating novel Persian poems.
• Abstract（参考訳）: ペルシャ詩は、その哲学、知恵、スピーチ、合理性を、そのカップルに基づいて一貫して表現し続けており、母国語と非母国語の両方において、それ自体が謎の言語である。 それにもかかわらず、ペルシアの散文と詩の明らかなギャップは2つの文学を中途半端に残している。 散文とそれに相当する詩の並列コーパスをキュレートし,超低リソース環境でトランスフォーマーベースの言語モデルを用いて散文を古代ペルシア詩に翻訳する,新しいニューラルマシン翻訳(nmt)手法を提案する。 具体的には,変換モデルをスクラッチからトレーニングし,最終的な翻訳を得るためにBERTの様々なバリエーションを事前訓練した。 詩的基準の下でのマスキング言語モデリングの課題に対処するために,我々は2つのモデルにヒューリスティックに加わり,自動評価と人間評価の観点で有効な詩を作成した。 最終結果は,新しいペルシャ詩の創造における文献専門家と非専門家のヒューリスティック支援アプローチの適性と創造性を示す。

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