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http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/683
標題: | 藏頭詩生成系統:Seq2Seq 控制訊號的應用 Acrostic Generating System: An Application of Control Signals on Sequence-to-Sequence Models |
作者: | Liang-Hsin Shen 沈亮欣 |
指導教授: | 林守德 |
關鍵字: | 自然語言生成,藏頭詩生成,自然語言處理,機器學習,創意寫作, Natural language generation,Acrostic generation,Natural language processing,Machine learning,Creative writing, |
出版年 : | 2019 |
學位: | 碩士 |
摘要: | 藏頭詩是一種文體,指的是在一篇文章或詩詞的每句句首藏入能組 成有意一詞組或句子的字,這篇論文中,將用更廣義的定義,將藏頭 拓增成藏在任何位子,不管是斜線或圖形都是這篇裡「藏頭」所指的 範圍。這篇論文中,我們將介紹一個可以生成廣義藏頭詩的系統,使 用者可以彈性的決定自己所要藏的訊息以及其位子。與先前生成藏頭 詩相關研究不同之處在於,以往的多是用硬性的規則來生成,本篇研 究將使用 Seq2Seq 模型來生成藏頭詩。除了藏入訊息以外,使用者也 可以指定韻腳以及句子長度,這是目前我們所知道第一篇可以做到以 如此細微程度去控制模型生成句子的研究。 An acrostic is a form of writing that the first token of each line (or other recurring features in the text) forms a meaningful sequence. In this paper we present a generalized acrostic generation system that can hide certain message in a flexible pattern specified by the users. Different from previous works that focus on rule-based solutions, this work adopts a neural-based sequence-to-sequence model to achieve this goal. Besides acrostic, users are also allowed to specify the rhyme and length of the output sequences. Based on our knowledge, this is the first neural-based natural language generation system that demonstrates the capability of performing micro-level control over output sentences. |
URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/handle/123456789/683 |
DOI: | 10.6342/NTU201902806 |
全文授權: | 同意授權(全球公開) |
顯示於系所單位: | 資訊工程學系 |
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