编码 - 解码框架实现可控高质量韵律的交互式自由体诗生成
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内容提要
本文介绍了多种基于机器学习的诗歌和歌词生成模型，包括无监督诗歌生成、基于Transformer的说唱生成系统DeepRapper和可控中文歌词生成系统SongRewriter。这些模型通过不同技术手段提升了生成内容的韵律、创造力和质量，实验结果表明其生成作品的质量与人类创作相当。
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Q&A
无监督诗歌生成方法的特点是什么？
无监督诗歌生成方法能够生成符合指定韵律和押韵方案的诗歌，其质量与人类创作相当。
DeepRapper系统是如何生成说唱歌词的？
DeepRapper基于Transformer架构，模拟说唱的韵律和节奏，生成具有高质量和创造性的歌词。
SongRewriter系统的优势是什么？
SongRewriter通过多级掩码策略提高词汇选择的控制性，生成的歌词在内容和韵律质量上优于现有模型。
RNN编码器-解码器模型在古诗生成中的应用效果如何？
RNN编码器-解码器模型能够学习句子之间的语义相关性，生成的古诗质量优于其他竞争系统。
机器学习如何提升说唱歌词的生成质量？
机器学习通过组合已有歌词中的词生成新歌词，表现超越了最佳人类说唱歌手。
迭代润色框架的功能是什么？
迭代润色框架用于高水平的中国诗歌自动生成，能够有效提高编码-解码结构的表现。
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