Fugu-MT 論文翻訳(概要): Melody-conditioned lyrics generation via fine-tuning language model and its evaluation with ChatGPT

論文の概要: Melody-conditioned lyrics generation via fine-tuning language model and its evaluation with ChatGPT

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00863v1
Date: Mon, 2 Oct 2023 02:53:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-04 23:44:37.531390
Title: Melody-conditioned lyrics generation via fine-tuning language model and its evaluation with ChatGPT
Title（参考訳）: 微調整言語モデルによるメロディ条件付き歌詞生成とそのChatGPTによる評価
Authors: Zhe Zhang, Karol Lasocki, Yi Yu, Atsuhiro Takasu
Abstract要約: シンボリック・メロディから音節レベルの歌詞を生成するために,文字レベルの言語モデルを活用する。文字レベルの事前学習モデルを微調整することにより,音節レベルのトランスフォーマー生成器のビームサーチに言語知識を統合する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.851295355381712
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We leverage character-level language models for syllable-level lyrics generation from symbolic melody. By fine-tuning a character-level pre-trained model, we integrate language knowledge into the beam search of a syllable-level Transformer generator. Using ChatGPT-based evaluations, we demonstrate enhanced coherence and correctness in the generated lyrics.
Abstract（参考訳）: シンボリックメロディから音節レベルの歌詞を生成するために,文字レベルの言語モデルを利用する。文字レベルの事前学習モデルを微調整することにより,音節レベルのトランスフォーマー生成器のビームサーチに言語知識を統合する。また,ChatGPTに基づく評価を用いて,生成した歌詞のコヒーレンスと正しさを向上した。

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