基于多对抗训练的古诗生成方法OA北大核心CSCDCSTPCD
Chinese poetry generation model with multi-adversarial training
目前许多古诗生成方法离人类创作的水平仍有较大的差距,尤其是在主题关联性及诗句的语义方面.为弥补现有方法的不足,提出一种多对抗训练的古诗生成框架.以融合了注意力机制并采用双编码器的序列到序列模型作为古诗生成器,以层级RNN和TextCNN组合的多判别模型指导古诗的生成,同时基于策略梯度进行多对抗训练.在古诗意象数据集上进行实验表明,相较于已提出的方法,基于多对抗训练的古诗生成方法有效提升了诗句与意象词之间的关联性,古诗所表现的语义内涵也更加丰富.
黄文明;任冲;邓珍荣
桂林电子科技大学计算机与信息安全学院,广西桂林541000桂林电子科技大学广西高校云计算与复杂系统重点实验室,广西桂林541000桂林电子科技大学计算机与信息安全学院,广西桂林541000
信息技术与安全科学
序列到序列注意力机制对抗学习古诗生成
《计算机应用研究》 2021 (1)
164-168,5
广西自然科学基金资助项目(2018GXNSFAA138132)桂林电子科技大学研究生教育创新计划资助项目(2019YCXS050)
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