AIがシェイクスピア風詩を生成、韻律とメートルで人間超え

• 新深層学習モデルが、韻律とメートルで人間作詩を上回る詩を生成。
• 一部の人には区別困難だが、専門家によるとAIは感情と可読性で劣る。

深層学習手法を創造的タスクに活用できるか？答えはイエスです。音楽作曲、彫刻設計、自動振付けなど創造的応用でこれら機械学習技術を使用してきました。

現在、IBM、Toronto大学、Melbourne大学の研究者たちが創造的テキストタスク「自動詩作」に焦点を当てました。言語、韻律、ソネットのメートルを捉え詩を生成する「Deep-speare」という深層学習モデルを開発しました。

非常に興味深いことに、これらAI生成詩はイギリスの詩人William Shakespeareが最も広く書いたものに似ています。モデルは非常にうまく機能し、韻律とストレスパターンを持つソネット四行詩を作成し、人間が書いた詩と区別がつかないことさえあります。

ソネットはShakespeareによって普及した短い抒情詩です。通常14行で、3つの四行詩（各4行）と1つの二行詩（2行）で構成されます。

どうやってやったか？

研究者たちはソネットに焦点を当て、ソネットの新規コーパスで訓練された韻律、言語、メートルの教師なしモデルに基づき、弱強五歩格（iambic pentameter）で四行詩を生成しました。バニラ言語モデルをソネットコーパスで訓練し、人間レベル性能でメートルを暗黙的に捉えました。

簡単に言うと、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ル化することを提案し、これには3つのキー要素が含まれます：

1. 言語モデル
2. 弱強五歩格を捉えるペンタメーターモデル
3. 韻を踏む単語を学習するライムモデル

特定ソネット行の次の単語を予測するため、言語モデルは標準的なカテゴリカルクロスエントロピーを利用します。同様に、ペンタメーターモデルは弱強ストレスの交互パターンを学習するよう訓練されます。最後に、ライムモデルはマージンベース損失を使用して、四行詩内で韻を踏む単語ペアと韻を踏まない単語を分離します。

参照：arXiv:1807.03491

言語モデルは一度に1単語生成し、ペンタメーターモデルがメートル準拠文をサンプリングし、ライムモデルが韻を強制します。これらすべてのコンポーネントは一緒に訓練されます。

画像クレジット：The Daily Dot

ニューラルネットワークは、約367,000語を含む2,685ソネットで訓練され、NVIDIA Tesla GPUとCUDA深層学習フレームワークで駆動されるTensorFlowを使用しました。

研究者たちは英文学専門家Adam Hammondの協力を得て、機械生成詩の4側面（可読性、韻律、メートル、感情）を評価してもらいました。Hammondは詩の出典を知らされませんでした。結果、AIは韻律とメートルで人間作品を上回りましたが、感情と可読性で劣りました。

モデルが実用応用に直接関連しないように見えても、要約、翻訳、チャットボットなど他の生成問題を支える同じコアアルゴリズムを共有しています。

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これ以前にも研究者たちはニューラルネットワークで創造性模倣を試みてきました。TVコメディシリーズ「Scrubs」のボット作成脚本やGoogleのDeepDream画像生成プロジェクトなどが含まれます。彼らは今後、内容と形式を超えて見ることで印象的な詩を達成しようとしています。