Computer poetry generation is our first step towards computer writing. Writing must have a theme. The current approaches of using sequence-to-sequence models with attention often produce non-thematic poems. We present a novel conditional variational autoencoder with a hybrid decoder adding the deconvolutional neural networks to the general recurrent neural networks to fully learn topic information via latent variables. This approach significantly improves the relevance of the generated poems by representing each line of the poem not only in a context-sensitive manner but also in a holistic way that is highly related to the given keyword and the learned topic. A proposed augmented word2vec model further improves the rhythm and symmetry. Tests show that the generated poems by our approach are mostly satisfying with regulated rules and consistent themes, and 73.42% of them receive an Overall score no less than 3 (the highest score is 5).


翻译:计算机诗歌生成是计算机写作的第一步。 写作必须有一个主题 。 目前使用顺序到顺序模型的方法, 并引起注意, 常常产生非主题诗。 我们展示了一个新的有条件的变异自动编码器, 配有混合解码器, 将分变神经网络添加到普通的经常性神经网络中, 以便通过潜伏变量充分学习主题信息。 这种方法不仅以背景敏感的方式, 而且以与给定关键词和学问题高度相关的整体方式, 来代表每行诗的关联性。 提议增加的单词2Vec 模型可以进一步改善节奏和对称性。 测试显示, 我们的方法所产生的诗大多符合规则, 符合一致的主题, 其中73. 42%的诗获总分不少于3分( 最高得分是 5)。

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自动编码器是一种人工神经网络,用于以无监督的方式学习有效的数据编码。自动编码器的目的是通过训练网络忽略信号“噪声”来学习一组数据的表示(编码),通常用于降维。与简化方面一起,学习了重构方面,在此,自动编码器尝试从简化编码中生成尽可能接近其原始输入的表示形式,从而得到其名称。基本模型存在几种变体,其目的是迫使学习的输入表示形式具有有用的属性。自动编码器可有效地解决许多应用问题,从面部识别到获取单词的语义。
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