AI がシェイクスピアにインスピレーションを得た詩を生成し、韻と拍子を一致させる

• 新しい深層学習モデルは、韻と拍子において人間が書いた詩を上回る詩を書きます。 
• この 2 つを区別するのが難しいと感じる人もいますが、専門家によると、AI は感情と読みやすさに欠けています。 

ディープラーニング手法は創造的なタスクに活用できますか?答えは「はい」です。私たちはこれらの機械学習技術を、音楽の作曲、彫刻のデザイン、自動振り付けなどのクリエイティブなアプリケーションに使用してきました。

現在、IBM、トロント大学、メルボルン大学の研究者たちは、詩の自動作成という創造的なテキストタスクに焦点を当てています。彼らは、言語、韻、ソネットの拍子を捕捉し、詩を生成する Deep-speare という深層学習モデルを開発しました。

これらの AI 生成の詩が、イギリスの詩人ウィリアム シェイクスピアによって最もよく書かれた詩に似ていることは非常に興味深いことです。このモデルは非常にうまく機能します。韻と強勢のパターンを備えたソネット四行詩が作成されますが、これは人間が書いた詩と区別できない場合があります。

ソネットは、シェイクスピアによって広められた短い抒情詩です。通常、3 つの四行連 (4 行) と対句 (2 行) としてバンドルされた 14 行が含まれます。

彼らはどのようにしてこれを行ったのでしょうか?

研究者たちはソネットに焦点を当て、ソネットの新しいコーパスで訓練された韻、言語、拍子の教師なしモデルに基づいて弱強五歩格の四行詩を作成しました。 彼らはソネット コーパスに基づいてバニラ言語モデルをトレーニングし、人間レベルのパフォーマンスで暗黙的に拍子をキャプチャしました。

つまり、彼らは詩の内容と形式の両方をニューラル アーキテクチャでモデリングすることを提案しました。ニューラル アーキテクチャには 3 つの主要なコンポーネントが含まれています

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言語モデル

弱強五歩格を捉える五歩格モデル

韻を踏む単語を学習するための韻モデル

特定のソネット行の次の単語を予測するために、言語モデルは標準のカテゴリカルクロスエントロピーを利用します。同様に、五拍子モデルは弱強ストレスの交互パターンを学習するようにトレーニングされます。最後に、韻モデルは、マージンベースの損失を使用して、四行詩内で韻を踏む単語のペアと韻を踏まない単語のペアを分離します。

参照:arXiv:1807.03491

言語モデルは一度に 1 つの単語を生成しますが、五拍子モデルは拍子に準拠した文をサンプリングし、韻モデルは韻を強制します。これらすべてのコンポーネントは一緒にトレーニングされます。

画像クレジット:The Daily Dot

ニューラル ネットワークは、CUDA 深層学習フレームワークを利用した TensorFlow を備えた NVIDIA Tesla GPU を使用して、約 367,000 語を含む 2,685 個のソネットでトレーニングされます。

研究者らは、英文学の専門家であるアダム・ハモンド氏の協力も得て、機械が生成した詩の読みやすさ、韻、韻律、感情という4つの側面を評価した。ハモンドは詩の出典を知りませんでした。その結果、AI は韻と韻律では人間の仕事を上回っていますが、感情と読みやすさでは劣っていることが明らかになりました。

このモデルは実際のアプリケーションには直接関連していないように見えますが、要約、翻訳、チャットボットなどの他の生成問題を強化する同じコア アルゴリズムを共有しています。

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これに先立って、研究者らは、「スクラブ」（TV コメディ シリーズ）のボット作成脚本や Google の DeepDream 画像生成プロジェクトなど、ニューラル ネットワークを使用して創造性を模倣しようと試みていました。彼らは、印象的な詩を実現するために、今後の研究で内容や形式を超えて検討するつもりだと述べています。