Raply: A profanity-mitigated rap generator

要約

ラップを書くという作業は難しく、複雑な韻を踏むスキームと意味のある歌詞を作成する必要があります。
この研究では、ラップ形式で意味のある韻を踏むテキストを生成できる微調整された GPT-2 モデルである Raply を提案します。
このモデルは、韻を踏む機能に加えて、不快感の少ないコンテンツを生成できます。
これは、冒涜的な表現が軽減されたコーパスである新しいデータセット Mitislurs でモデルを微調整することで実現されました。
モデルの出力を 2 つの基準で評価します。1) 韻密度メトリックに基づく韻。
2) 英語の冒涜的な言葉のリストを使用した冒涜的なコンテンツ。
私たちの知る限り、これはラップの歌詞生成における冒涜的な表現を軽減する初めての試みです。

要約(オリジナル)

The task of writing rap is challenging and involves producing complex rhyming schemes, yet meaningful lyrics. In this work, we propose Raply, a fine-tuned GPT-2 model capable of producing meaningful rhyming text in the style of rap. In addition to its rhyming capabilities, the model is able to generate less offensive content. It was achieved through the fine-tuning the model on a new dataset Mitislurs, a profanity-mitigated corpus. We evaluate the output of the model on two criteria: 1) rhyming based on the rhyme density metric; 2) profanity content, using the list of profanities for the English language. To our knowledge, this is the first attempt at profanity mitigation for rap lyrics generation.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google