6月22日消息，近日，美国斯坦福大学的研究人员在Arxi.org上发表的一篇名为《自动生成俳句》的论文中，描述了一种机器学习系统，在给出俳句(日本的一种古典短诗)的第一行时，该系统能生成最后两行。
研究人员Rui Aguiar和Kein Lia在论文中写道，“写诗是一种创造的过程，很难在任何能力水平上掌握和实现。我们的任务是使用人工智能和深度学习来产生高质量的俳句。”
正如人们可能会想象的那样，让人工智能模型充满创造力并非易事。最初，两个人研究的是短歌。短歌一般以五小句三十一个音节所构成，但这种形式的篇幅更长，缺乏合适的语料库，迫使他们改变了思路。与短歌诗歌相比，俳句分为三句，由十七个音节或十七音构成。
该团队的俳句生成工作始于样本搜集，包括从电子图书馆Bartleby中抓取和解析几百首诗歌。但是他们很快意识到他们需要一个更大的数据集，所以他们从流行的诗歌网站上搜集了8000个强大的开源俳句集。
在模型设计方面，研究人员选择使用长短期记忆网络(LSTM)，这是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。
为了测试人工智能系统的排骨，研究人员招募了8位人类评估员，在单盲试验中与基线诗歌一起评分。结果表明，该模型的连贯性比预期的要好。
AI系统生成的俳句
研究人员写道:“总之，我们发现，在大多数情况下，递归神经网络是生成文本最有效的方法。虽然我们的诗歌在质量上有一些细微的变化，但我们能够使用递归神经网络生成连贯而有意义的诗歌，其水平要比其他方法高得多，也更连贯。”
最近，有许多研究迹象都在表明，人工智能很有艺术天赋。除了会创作钢琴旋律、写歌词和制作短视频外，如今，人工智能在艺术领域又多了一项新技能，或许有一天人工智能将会加速艺术进程。
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
