Vietnamese Poem Generation & The Prospect Of Cross-Language Poem-To-Poem Translation
作者: Triet Minh Huynh, Quan Le Bao
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-01-02 (更新: 2024-01-04)
💡 一句话要点
利用大语言模型生成越南诗歌并探索跨语言翻译
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 越南诗歌 自然语言处理 大语言模型 诗歌生成 跨语言翻译 情感表达 内容控制
📋 核心要点
- 诗歌生成面临语言理解和情感表达的复杂性，现有方法难以满足多样化的创作需求。
- 本研究提出利用大语言模型生成越南诗歌，特别是通过自然语言提示实现内容的灵活控制。
- 实验结果显示，GPT-3 Babbage模型在“六八”体裁中取得了0.8的高分，表明其生成能力和内容控制效果显著。
📝 摘要（中文）
诗歌生成在自然语言处理领域一直是一项具有挑战性的任务，因为它要求模型理解语言、情感和风格的细微差别。本文提出使用大语言模型生成各种体裁的越南诗歌，以自然语言提示为基础，从而实现更直观的内容控制。我们最有效的模型——GPT-3 Babbage变体，在专门针对“六八”体裁的评估中达到了0.8的自定义评分。此外，我们还探讨了将诗歌转述为普通文本提示的想法，并在“六八”体裁中获得了相对较高的0.781分。这项实验展示了跨语言诗歌翻译的潜力，利用翻译后的诗歌作为输入，同时保持对生成内容的完全控制。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决越南诗歌生成中的语言理解和风格表达问题。现有方法在多样性和内容控制方面存在不足，难以生成符合特定体裁要求的诗歌。
核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型，特别是GPT-3 Babbage变体，通过自然语言提示生成不同体裁的越南诗歌，从而实现更高的内容控制和创作灵活性。
技术框架：整体架构包括自然语言输入模块、诗歌生成模块和评估模块。首先，用户提供自然语言提示，然后模型生成相应的诗歌，最后通过定制的评估标准对生成结果进行评分。
关键创新：最重要的技术创新在于将大语言模型应用于特定的诗歌体裁生成，尤其是“六八”体裁，显著提升了生成质量和内容控制能力。与现有方法相比，能够更好地捕捉语言的细微差别和情感表达。
关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数以优化生成质量，并对网络结构进行了调整，以适应诗歌生成的特殊需求。模型的参数设置经过精心设计，以确保在生成过程中保持语言的流畅性和风格的一致性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，GPT-3 Babbage模型在“六八”体裁的生成中达到了0.8的高分，而在将诗歌转述为普通文本提示的实验中也取得了0.781的评分。这表明该模型在内容生成和控制方面具有显著优势，为跨语言诗歌翻译奠定了基础。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括文学创作、教育和文化传播等。通过生成高质量的越南诗歌，可以促进越南文化的传播和理解。此外，跨语言诗歌翻译的探索为多语言环境下的文化交流提供了新的可能性，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Poetry generation has been a challenging task in the field of Natural Language Processing, as it requires the model to understand the nuances of language, sentiment, and style. In this paper, we propose using Large Language Models to generate Vietnamese poems of various genres from natural language prompts, thereby facilitating an intuitive process with enhanced content control. Our most efficacious model, the GPT-3 Babbage variant, achieves a custom evaluation score of 0.8, specifically tailored to the "luc bat" genre of Vietnamese poetry. Furthermore, we also explore the idea of paraphrasing poems into normal text prompts and yield a relatively high score of 0.781 in the "luc bat" genre. This experiment presents the potential for cross-Language poem-to-poem translation with translated poems as the inputs while concurrently maintaining complete control over the generated content.