論文の概要: Vietnamese Poem Generation & The Prospect Of Cross-Language Poem-To-Poem Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01078v2
• Date: Wed, 3 Jan 2024 11:54:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-04 11:12:40.600142
• Title: Vietnamese Poem Generation & The Prospect Of Cross-Language Poem-To-Poem Translation
• Title（参考訳）: ベトナムの詩生成と多言語詩翻訳の展望
• Authors: Triet Minh Huynh and Quan Le Bao
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデルを用いて,自然言語のプロンプトからベトナム語の詩を生成することを提案する。 GPT-3のバベッジ版は、ベトナム詩の「ルーク・バット」ジャンルに特化して0.8のカスタム評価スコアを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Poetry generation has been a challenging task in the field of Natural Language Processing, as it requires the model to understand the nuances of language, sentiment, and style. In this paper, we propose using Large Language Models to generate Vietnamese poems from natural language prompts, thereby facilitating an intuitive process with enhanced content control. Our most efficacious model, the GPT-3 Babbage variant, achieves a custom evaluation score of 0.8, specifically tailored to the "luc bat" genre of Vietnamese poetry. Furthermore, we also explore the idea of paraphrasing poems into normal text prompts and yield a relatively high score of 0.718 in the "luc bat" genre. This experiment presents the potential for cross-Language poem-to-poem translation with translated poems as the inputs while concurrently maintaining complete control over the generated content.
• Abstract（参考訳）: 詩生成は、言語、感情、スタイルのニュアンスを理解するためにモデルを必要とするため、自然言語処理の分野では難しい課題であった。 本稿では,大規模言語モデルを用いて,自然言語のプロンプトからベトナム語の詩を生成することを提案する。 我々の最も効果的なモデルであるGPT-3 Babbageは、ベトナム詩の「ルークバット」ジャンルに特化して0.8のカスタム評価スコアを得る。 さらに、通常のテキストプロンプトにパラフラージングするアイデアを探求し、"luc bat" のジャンルにおいて、比較的高いスコアである 0.718 を得る。 本実験は, 詩文を入力として, 生成したコンテンツの完全制御を同時に維持しつつ, 詩文を交互に翻訳する可能性を示す。

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