論文の概要: A Rhythm-Aware Phrase Insertion for Classical Arabic Poetry Composition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.18514v1
• Date: Tue, 23 Sep 2025 01:22:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-24 20:41:27.633839
• Title: A Rhythm-Aware Phrase Insertion for Classical Arabic Poetry Composition
• Title（参考訳）: 古典的アラビア詩構成のためのリズムを考慮したフレーズ挿入法
• Authors: Mohamad Elzohbi, Richard Zhao,
• Abstract要約: 本稿では、バイトレベルの多言語トランスフォーマーモデルであるByT5を用いて、アラビア語の詩にフレーズを挿入して特定のリズムに適合させる手法を提案する。 提案手法では,ターゲットリズムに一致するようにマスク付き単語を再構成したByT5を微調整する。 実験結果から,本モデルはセマンティックコヒーレンスを維持しつつ,高いリズムアライメントを実現することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.439518478021091
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a methodology for inserting phrases in Arabic poems to conform to a specific rhythm using ByT5, a byte-level multilingual transformer-based model. Our work discusses a rule-based grapheme-to-beat transformation tailored for extracting the rhythm from fully diacritized Arabic script. Our approach employs a conditional denoising objective to fine-tune ByT5, where the model reconstructs masked words to match a target rhythm. We adopt a curriculum learning strategy, pre-training on a general Arabic dataset before fine-tuning on poetic dataset, and explore cross-lingual transfer from English to Arabic. Experimental results demonstrate that our models achieve high rhythmic alignment while maintaining semantic coherence. The proposed model has the potential to be used in co-creative applications in the process of composing classical Arabic poems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、バイトレベルの多言語トランスフォーマーモデルであるByT5を用いて、アラビア語詩にフレーズを挿入して特定のリズムに適合させる手法を提案する。 本研究は,アラビア文字の完全発音からリズムを抽出するための規則に基づくグラファイム・トゥ・ビート変換について論じる。 提案手法では,ターゲットリズムに一致するようにマスク付き単語を再構成したByT5を微調整する。 我々は、カリキュラム学習戦略を採用し、詩的なデータセットを微調整する前に、一般的なアラビア語データセットで事前学習を行い、英語からアラビア語への言語間移動を探求する。 実験の結果,セマンティック・コヒーレンスを維持しつつ高いリズムアライメントを実現することができた。 提案モデルは、古典アラビア語詩の作曲過程において、共創造的な応用に使用される可能性がある。

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