Apr, 2024

鸣钟：通过局部序列比对跟踪诗歌韵律的变化

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TL;DR通过本文介绍的一种基于本地序列对齐的无监督方法，将诗歌文本编码为一系列韵律特征的字符串，从而检测诗歌中的结构相似性，以便进行跨语言和历史研究。
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发现论文，激发创造
  • PoeLM: 用于无监督诗歌生成的节律和押韵可控语言模型

    本研究提出了一种无监督的方法来生成符合任何指定的韵律和押韵方案的诗歌，利用变形器语言模型通过在常规的非诗歌语料库中拆分短语，并在每个短语前添加描述其长度和结束韵的控制代码进行训练。实验表明，这种方法能够生成有效的诗歌，并且与人类写的诗歌在质量上相当。

    May, 2022

  • 野外韵律标记：用韵律特征建立和注释诗歌语料库

    本文提供了英语和德语的大型诗歌语料库，并注释了较小语料库中的韵律特征以训练神经模型，以实现鲁棒性大规模分析。我们表明，具有音节嵌入的双向 LSTM-CRF 模型胜过 CRF 基线和不同的 BERT-based 方法。在多任务设置中，特定有益的任务关系说明了诗歌特征的相互依赖。

    Feb, 2021

  • 基于特征和神经网络扫描诗歌的比较

    本文研究了英语和西班牙语诗歌韵律的计算机自动分析，证明了基于字符的神经模型学习的表示比手工特征更为信息丰富，并且 Bi-LSTM+CRF 模型在诗歌节奏分析方面有着最高的准确率，同时说明整个词结构而不是单独音节的信息对诗歌节奏分析至关重要。

    Nov, 2017

  • 使用削减对齐和音位对应模式进行快速自动音系重建的新框架

    本文介绍了一种新的计算机模型，该模型结合了最先进的自动化序列比对技术和新颖的语音对准分析技术以及声音对应模式检测技术，可用于监督祖先语言的单词形态学恢复，测试结果表明该方法既快速又易于实现和扩展。

    Apr, 2022

  • Deep-speare：诗歌语言、韵律和韵脚的联合神经模型

    本文提出了一种联合架构，用于捕捉十四行诗的语言、韵律和节奏。我们使用众包和专家评估生成的诗歌的质量。研究表明专家评估对诗歌生成的重要性，并且未来的研究应该超越韵律、节奏，注重诗意语言。

    Jul, 2018

  • 序列音乐生成任务中不同音高和节奏网格编码方法的比较分析

    本研究针对音乐生成任务中的基本音高和节拍两个特征进行综合分析，考察了不同编码方式对一个基于序列的乐曲生成模型性能的影响，结果表明类 - 八度编码在音高相关的指标上显著优于 MIDI 编码；密集的小节度量栅格和多标记栅格提高了节奏质量，但也面临着过早的过度拟合问题。同时，研究还发现了过度拟合的现象和使用较小网络和低嵌入维度在生成任务上的易错问题。

    Jan, 2023

  • 修剪语音对齐改善从多语言词汇列表中推断音对应模式

    本研究提出了基于生物进化中所采用的修剪技术的音位对齐修剪工作流程来改进语音拟音同源语识别技术，经实验证明这种方法可以大幅度提升同源识别的一致性，增加高频的音位对应规律和通用的同源单词的比例。

    Mar, 2023

  • 诗歌传播：朝着诗歌生成中的联合语义和韵律操作

    本文利用扩散模型分别在中文诗歌的 “宋词” 和 “十四行诗” 上进行了难点挑战的同时，结合了特殊的度量控制方法，提出一种新的自然语言生成模型，并得出了在两个数据集上的实验结果，表明我们的模型在语义、度量和整体性能方面优于现有模型。

    Jun, 2023

  • 神经诗歌翻译实证研究

    本文旨在探索机器翻译在诗歌翻译方面的应用，研究并比较了诗歌和非诗歌语料库大小、双语和多语言学习、以及使用语系特定模型和混合多语言模型的效果，得出多语言微调在诗歌翻译中具有重要性和优越性。

    Sep, 2021

  • 让诗歌击中节奏：使用基于字节的 Transformer 进行节拍对齐的诗歌生成

    通过字节为基础的语言模型，本研究探索了诗歌和音乐的交叉点，着重研究了节奏模式，以创造与诗歌上下文中的特定节奏模式相匹配的词语。结果表明，在保持语义连贯性的同时，节奏高度对齐。未来的工作将旨在提高该模型创作完整的节奏对齐诗歌的能力。

    Jun, 2024