論文の概要: Jiuge-Tuiqiao: An Interpretable Human-AI System for Classical Chinese Poetry Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.23098v2
• Date: Thu, 27 Aug 2026 06:36:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-28 14:16:51.700602
• Title: Jiuge-Tuiqiao: An Interpretable Human-AI System for Classical Chinese Poetry Refinement
• Title（参考訳）: Jiuge-Tuiqiao:中国古典詩集の解釈可能な人文AIシステム
• Abstract要約: Jiuge-Tuiqiaoは、中国古典詩の対話的人間とAIのコラボレーションシステムである。 ユーザーは文字や行をロックし、リアルタイムの韻律フィードバックを受け取り、解釈可能な修正提案を得ることができる。 予備実験とユーザフィードバックは、Juge-Tuiqiaoが制御性、解釈可能性、ユーザエンゲージメントを改善することを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.293435958731614
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Classical Chinese poetry composition has long valued Tuiqiao, the iterative refinement of words, imagery, and prosody. However, many current AI poetry systems follow a one-shot generation paradigm, which reduces users to prompt providers and weakens their creative agency. We present Jiuge-Tuiqiao, an interactive human-AI collaborative system for classical Chinese poetry composition. The system is designed around a triadic model: user-driven control, ancient-guided evidence, and AI-assisted generation. Users can lock characters or lines, receive real-time prosody feedback, and obtain interpretable refinement suggestions grounded in high-frequency collocations, PPL-ranked classical lines, and structured knowledge extracted from classical encyclopedias. This design turns AI from an autonomous generator into a background assistant that supports the user's own process of poetic refinement. Preliminary experiments and user feedback suggest that Jiuge-Tuiqiao improves controllability, interpretability, and user engagement in classical poetry composition.
• Abstract（参考訳）: 古典中国の詩作は、言葉、イメージ、韻律の反復的な洗練であるトゥイキアオを長い間高く評価してきた。 しかし、現在のAI詩システムの多くはワンショット生成パラダイムを踏襲しているため、ユーザーはプロバイダのプロンプトを減らし、クリエイティブエージェンシーを弱めることができる。 本稿では,古典漢詩の対話型人間-AI協調システムであるJuge-Tuiqiaoを紹介する。 このシステムは、ユーザ主導のコントロール、古代のガイド付きエビデンス、AI支援ジェネレーションという三進的モデルを中心に設計されている。 ユーザーは文字や行をロックし、リアルタイムの韻律フィードバックを受け取り、高周波コロケーション、PPLランクの古典行、古典百科事典から抽出された構造化知識に基づく解釈可能な洗練提案を得ることができる。 このデザインは、AIを自律的なジェネレータから、ユーザの詩的洗練プロセスをサポートするバックグラウンドアシスタントに変える。 予備実験とユーザフィードバックは、Juge-Tuiqiaoが古典詩の作曲における制御性、解釈性、ユーザエンゲージメントを改善することを示唆している。

関連論文リスト

• Do Large Language Models Perform Well on Comprehending Poetic Logic in Modern Chinese Poetry? [47.71394430680399]
  大規模言語モデル(LLM)は、幅広い自然言語処理(NLP)タスクにおいて大きな進歩を遂げている。 現代中国の詩は、効果的な理解のための独自の推論形式を必要とする。 現代漢詩の詩文論理を特に評価するために設計された最初のベンチマークであるPeonyを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-22T07:52:00Z)
• Who Wrote This Line? Evaluating the Detection of LLM-Generated Classical Chinese Poetry [45.27531384029669]
  AIによる創作物は、文学界における創造的真正性と倫理に関する顕著な問題を提起している。 従来、AI生成テキストの検出には大きな進歩があったが、漢詩にはまだ対応していない。 LLM生成された漢詩を検出するためのベンチマークであるChangAnを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-11T08:52:08Z)
• Benchmarking the Detection of LLMs-Generated Modern Chinese Poetry [37.86155340473244]
  詩が人間に由来するかAIに由来するかを特定することは困難である。 本稿では,AIによる現代漢詩の検出のための新しいベンチマークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-01T17:01:45Z)
• BACON: Deep-Learning Powered AI for Poetry Generation with Author Linguistic Style Transfer [91.3755431537592]
  本稿では,BACONについて述べる。BACONは,著者の言語スタイルを伝達する自動詩生成器のプロトタイプである。 有限状態機械、確率モデル、人工ニューラルネットワーク、深層学習の概念と技法を組み合わせて、任意の著者のスタイルで豊かな美的品質でオリジナルの詩を書く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-14T00:08:36Z)
• TransCouplet:Transformer based Chinese Couplet Generation [1.084959821967413]
  漢詩は、古代中国語との複雑な文法からなる詩の形式である。 本稿では,変換器を用いたシーケンス・ツー・シーケンス・カップル生成モデルを提案する。 また,Glyph,PinYin,Part-of-Speechのタグ付けを2つの文法規則に基づいて評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-03T04:34:48Z)
• Chinese Traditional Poetry Generating System Based on Deep Learning [0.0]
  本稿では,ディープラーニング技術に基づく漢詩の自動生成手法を提案する。 それぞれの詩からキーワードを抽出し、それらを前の文章と一致させて、その詩を主題に適合させる。 ユーザが文章の段落を入力すると、そのテーマを取得し、文によって詩文を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-24T02:43:03Z)
• 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)
• 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)

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。