論文の概要: CCiV: A Benchmark for Structure, Rhythm and Quality in LLM-Generated Chinese \textit{Ci} Poetry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.14081v1
- Date: Sun, 15 Feb 2026 10:19:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-17 14:17:28.64488
- Title: CCiV: A Benchmark for Structure, Rhythm and Quality in LLM-Generated Chinese \textit{Ci} Poetry
- Title（参考訳）: CCiV: LLMによる中国語「textit{Ci}」詩の構造・リズム・品質のベンチマーク
- Authors: Shangqing Zhao, Yupei Ren, Yuhao Zhou, Xiaopeng Bai, Man Lan,
- Abstract要約: textbf Chinese textbfCipai textbfVariants (textbfCCiV) を導入する。
30テキストCipaiにおける17のLLMの評価では,モデルが詩形式の有効かつ予期せぬ歴史的変種を頻繁に生成し,音調パターンへの固執は構造規則よりも著しく困難である,という2つの重要な現象が明らかになった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.543122877673294
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The generation of classical Chinese \textit{Ci} poetry, a form demanding a sophisticated blend of structural rigidity, rhythmic harmony, and artistic quality, poses a significant challenge for large language models (LLMs). To systematically evaluate and advance this capability, we introduce \textbf{C}hinese \textbf{Ci}pai \textbf{V}ariants (\textbf{CCiV}), a benchmark designed to assess LLM-generated \textit{Ci} poetry across these three dimensions: structure, rhythm, and quality. Our evaluation of 17 LLMs on 30 \textit{Cipai} reveals two critical phenomena: models frequently generate valid but unexpected historical variants of a poetic form, and adherence to tonal patterns is substantially harder than structural rules. We further show that form-aware prompting can improve structural and tonal control for stronger models, while potentially degrading weaker ones. Finally, we observe weak and inconsistent alignment between formal correctness and literary quality in our sample. CCiV highlights the need for variant-aware evaluation and more holistic constrained creative generation methods.
- Abstract（参考訳）: 古典中国語の『textit{Ci} 詩』は、構造的剛性、リズム調和、芸術的品質の洗練されたブレンドを必要とする形式であり、大きな言語モデル(LLM)にとって大きな課題となっている。
この能力を体系的に評価し、進歩させるために、LLM生成したこれらの3次元の詩(構造、リズム、品質)を評価するために設計されたベンチマークである \textbf{C}hinese \textbf{Ci}pai \textbf{V}ariants (\textbf{CCiV})を紹介する。
30 \textit{Cipai} 上の17個の LLM の評価は、2つの重要な現象を明らかにしている。
さらに,ホルムアウェアのプロンプトにより,より強力なモデルの構造と音調制御が向上し,弱いモデルも劣化する可能性が示唆された。
最後に,本サンプルの形式的正しさと文学的品質の整合性を弱く不整合的に観察する。
CCiVは、変量認識評価とより包括的な制約付き創造的生成方法の必要性を強調している。
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