Fugu-MT 論文翻訳(概要): Rhyme-aware Chinese lyric generator based on GPT

論文の概要: Rhyme-aware Chinese lyric generator based on GPT

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10130v1
Date: Mon, 19 Aug 2024 16:17:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-20 15:33:14.606522
Title: Rhyme-aware Chinese lyric generator based on GPT
Title（参考訳）: GPTに基づく韻律認識中国語歌詞生成装置
Authors: Yixiao Yuan, Yangchen Huang, Yu Ma, Xinjin Li, Zhenglin Li, Yiming Shi, Huapeng Zhou,
Abstract要約: 大規模コーパスで事前訓練されたGPTは、プレーンテキストからリッチなセマンティックパターンを効果的にキャプチャすることができる。しかし、歌詞を生成するために使われている既存の事前学習言語モデルは、歌詞にとって重要な韻律情報を考えることは滅多にない。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2813386930534034
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Neural language representation models such as GPT, pre-trained on large-scale corpora, can effectively capture rich semantic patterns from plain text and be fine-tuned to consistently improve natural language generation performance. However, existing pre-trained language models used to generate lyrics rarely consider rhyme information, which is crucial in lyrics. Using a pre-trained model directly results in poor performance. To enhance the rhyming quality of generated lyrics, we incorporate integrated rhyme information into our model, thereby improving lyric generation performance.
Abstract（参考訳）: 大規模コーパスで事前訓練されたGPTのようなニューラル言語表現モデルは、プレーンテキストからリッチなセマンティックパターンを効果的にキャプチャし、自然言語生成性能を一貫して改善するために微調整することができる。しかし、歌詞を生成するために使われている既存の事前学習言語モデルは、歌詞にとって重要な韻律情報を考えることは滅多にない。事前訓練されたモデルを使用することで、パフォーマンスが低下する。生成した歌詞の韻律品質を向上させるため,モデルに統合された韻律情報を組み込むことにより,歌詞生成性能を向上させる。

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