論文の概要: PROPOE 2: Avanços na Síntese Computacional de Poemas Baseados em Prosa Literária Brasileira
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15263v1
- Date: Mon, 16 Dec 2024 20:53:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-23 16:24:25.824307
- Title: PROPOE 2: Avanços na Síntese Computacional de Poemas Baseados em Prosa Literária Brasileira
- Title(参考訳): ProPOE 2: Avanços na Síntese Computacional de Poemas Baseados em Prosa Literária Brasileira
- Authors: Felipe José D. Sousa, Sarah P. Cerqueira, João Queiroz, Angelo Loula,
- Abstract要約: 本報告では, 構造的およびリズミカルな可能性を拡張したPROPOE2について述べる。
システムによって生成された詩の結果は、生成と評価を実証するためのパラメータのバリエーションによって示される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: The computational generation of poems is a complex task, which involves several sound, prosodic and rhythmic resources. In this work we present PROPOE 2, with the extension of structural and rhythmic possibilities compared to the original system, generating poems from metered sentences extracted from the prose of Brazilian literature, with multiple rhythmic assembly criteria. These advances allow for a more coherent exploration of rhythms and sound effects for the poem. Results of poems generated by the system are demonstrated, with variations in parameters to exemplify generation and evaluation using various criteria. A gera\c{c}\~ao computacional de poemas \'e uma tarefa complexa, que envolve diversos recursos sonoros, pros\'odicos e r\'itmicos. Neste trabalho apresentamos PROPOE 2, com a amplia\c{c}\~ao de possibilidades estruturais e r\'itmicas em rela\c{c}\~ao ao sistema original, gerando poemas a partir de senten\c{c}as metrificadas extra\'idas da prosa da literatura brasileira, com m\'ultiplos crit\'erios r\'itmicos de montagem. Esses avan\c{c}os permitem uma explora\c{c}\~ao mais coerente de ritmos e efeitos sonoros para o poema. Resultados de poemas gerados pelo sistema s\~ao demonstrados, com varia\c{c}\~oes de par\^ametros para exemplificar a gera\c{c}\~ao e a avalia\c{c}\~ao pelos variados crit\'erios.
- Abstract(参考訳): 詩の計算的生成は複雑な作業であり、いくつかの音、韻律、リズムの資源を含んでいる。
本稿では,ブラジル文学の散文から抽出した韻律文から,複数の韻律的組立基準を用いて詩文を生成することにより,原文システムと比較して構造的・リズム的可能性の延長を図ったPROPOE 2を提案する。
これらの進歩により、詩のリズムやサウンドエフェクトをより一貫した探究が可能となった。
システムによって生成された詩の結果を,様々な基準を用いて生成と評価を実証するためのパラメータのバリエーションで示す。
a gera\c{c}\~ao computacional de poemas \'e uma tarefa complexa, que envolve diversos recursos sonoros, pros\'odicos e r'itmicos
Neste trabalho apresentamos PROPOE 2 com a amplia\c{c}\~ao de possibilidades estruturais e r\'itmicas em rela\c{c}\~ao ao sistema original, gerando poemas a partir de senten\c{c}as metrificadas extra\'idas da prosa da literatura brasileira, com m\'ultiplos crit\erios r'itmicos de montagem。
原文より引用:Esses avan\c{c}os permitem uma explora\c{c}\~ao mais coerente de ritmos e efeitos sonoros para o poema。
出典: Resultados de poemas gerados pelo sistema s\~ao demonstrados, com varia\c{c}\~oes de par\^ametros para exemplificar a gera\c{c}\~ao e a avalia\c{c}\~ao pelos variados crit\'erios。
関連論文リスト
- A Computational Approach to Style in American Poetry [19.41186389974801]
我々は,アメリカの詩のスタイルを評価し,詩集を相互に視覚化する手法を開発した。
質的な詩批評は、様々な正書法、構文、音韻の特徴を分析するメトリクスの開発を導くのに役立ちました。
本手法は,テキストの学術研究,詩に対する直感的な個人的反応の研究,およびお気に入りの詩に基づいた読者への推薦に有効である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-13T18:49:14Z) - PoeLM: A Meter- and Rhyme-Controllable Language Model for Unsupervised
Poetry Generation [42.12348554537587]
形式詩は詩の韻律や韻律に厳格な制約を課している。
この種の詩を創作する以前の作品のほとんどは、既存の詩を監督に用いている。
本稿では,任意の韻律や韻律に従って詩を生成するための教師なしアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-24T17:09:55Z) - GPoeT-2: A GPT-2 Based Poem Generator [0.5156484100374058]
GPoeT-2は、アート自然言語モデル(GPT-2)の状態を微調整してリメリクを生成する。
人間の創造性を刺激する「良質な詩」指標を高く評価する94の分類されたリメリクのコレクションを提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-18T10:25:12Z) - Syllabic Quantity Patterns as Rhythmic Features for Latin Authorship
Attribution [74.27826764855911]
我々は、ラテン散文の計算的オーサシップ属性のタスクにおいて、リズミカルな特徴を導出する基盤として、音節量を用いる。
2つの異なる機械学習手法を用いて3つの異なるデータセットを用いて実験を行い、音節量に基づくリズム特徴がラテン散文の著者の識別に有用であることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-27T06:25:31Z) - Lingxi: A Diversity-aware Chinese Modern Poetry Generation System [43.36560720793425]
リンギキ(Lingxi)は、中国における多様性を意識した現代詩生成システムである。
ランダム化ヘッド(NS-RH)アルゴリズムを用いた核サンプリングを提案する。
フィルタされた語彙の大部分がランダム化されている場合でも、実際に流動的な詩を生成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-27T03:33:28Z) - CCPM: A Chinese Classical Poetry Matching Dataset [50.90794811956129]
本稿では,詩のマッチングによるモデルの意味的理解を評価するための新しい課題を提案する。
この課題は、現代漢訳の漢詩では、4人の候補者の中から1行の漢詩を選ばなければならない。
このデータセットを構築するために、まず中国古典詩と現代中国語の翻訳の並列データを得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-03T16:49:03Z) - Generate and Revise: Reinforcement Learning in Neural Poetry [17.128639251861784]
そこで本研究では,人間と同じように繰り返し再検討・訂正される詩を,全体的な品質向上のために生成する枠組みを提案する。
本モデルでは,スクラッチから詩を生成するとともに,対象の基準に合わせるために,生成したテキストを段階的に調整する。
本手法は,韻文作成にどの単語が責任があるのか,詩文のコヒーレントな変更の仕方などを知ることなく,韻文体系と一致する場合において評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-08T10:35:33Z) - Generating Major Types of Chinese Classical Poetry in a Uniformed
Framework [88.57587722069239]
GPT-2に基づく漢詩の主要なタイプを生成するフレームワークを提案する。
予備的な結果は、この強化されたモデルが、形も内容も質の高い大型漢詩を生成できることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-13T14:16:25Z) - MixPoet: Diverse Poetry Generation via Learning Controllable Mixed
Latent Space [79.70053419040902]
多様な要素を吸収し,多様なスタイルを創出し,多様性を促進する新しいモデルであるMixPoetを提案する。
半教師付き変分オートエンコーダに基づいて、我々のモデルは潜在空間をいくつかの部分空間に切り離し、それぞれが敵の訓練によって1つの影響因子に条件付けされる。
中国詩の実験結果は、MixPoetが3つの最先端モデルに対して多様性と品質の両方を改善していることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-13T03:31:29Z) - Introducing Aspects of Creativity in Automatic Poetry Generation [2.792030485253753]
詩生成とは、詩作品に似たテキストを自動的に生成する教育システムである。
深層学習システムは、詩のコーパスを訓練し、特定の言語スタイルをモデル化することで、独自の詩を生成することができる。
我々は,事前訓練された言語モデルであるGPT-2を下流の詩生成タスクに適用するアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-06T20:44:12Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。