Let the Poem Hit the Rhythm: Using a Byte-Based Transformer for Beat-Aligned Poetry Generation

要約

詩と音楽の交差点は、計算による創造性の興味深い例を提供しますが、まだ比較的未解明なままです。
この論文では、ビート パターンのレンズを通して詩と音楽の統合を探求し、バイトベースの言語モデルが詩のコンテキスト内で特定のビート パターンに適合する単語を生成できるかどうかを調査します。
以前の研究を利用して、詩をビート パターンに合わせるためにバイトベースの変換モデル ByT5 をトレーニングする方法を開発しました。
この結果は、意味上の一貫性を維持しながら、高レベルのビートの整合性を示しています。
今後の作業は、完全にビートが揃った詩を作成するモデルの能力を向上させることを目指します。

要約(オリジナル)

The intersection between poetry and music provides an interesting case for computational creativity, yet remains relatively unexplored. This paper explores the integration of poetry and music through the lens of beat patterns, investigating whether a byte-based language model can generate words that fit specific beat patterns within the context of poetry. Drawing on earlier studies, we developed a method to train a byte-based transformer model, ByT5, to align poems with beat patterns. The results demonstrate a high level of beat alignment while maintaining semantic coherence. Future work will aim to improve the model’s ability to create complete beat-aligned poems.

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