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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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原文中文，约1300字，阅读约需3分钟。
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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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关键要点
- 提出了一种无监督的诗歌生成方法，能够生成符合指定韵律和押韵方案的诗歌，质量与人类创作相当。
- DeepRapper 是基于 Transformer 的说唱生成系统，能够模拟说唱的韵律和节奏，生成的歌曲质量高且具有创造性。
- SongRewriter 是可控的中文歌词生成和编辑系统，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。
- 采用 RNN 编码器-解码器模型生成汉语古诗，能够学习句子之间的语义相关性，实验结果优于其他竞争系统。
- 基于机器学习的说唱歌词生成方法，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。
- 新型条件变量自编码器通过反卷积神经网络学习主题信息，提高生成诗歌的相关性和一致性。
- 提出的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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延伸问答
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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