There Once Was a Really Bad Poet, It Was Automated but You Didn't Know It

يجسد جيل الحمدة التجريدي بعض التحديات الأكثر صعوبة في توليد الشعر، حيث يجب أن تخبر القصائد قصة في خمسة أسطر فقط، مع قيود على قافية وإجهاد وما متر.لمعالجة هذه التحديات، نقدم Limgen، وهو نظام رواية وأتمتة بالكامل لتوليد Limerick الذي يتفوق على نماذج الشعر العصبية القائمة على الإنترنت، وكذلك نماذج الشعر المستندة إلى القواعد المستندة إلى القواعد.يتكون Limgen من ثلاثة قطع مهمة: خوارزمية القيود متعددة القوالب التكيفية التي تقيد بحثنا إلى مساحة قصائد واقعية، خوارزمية البحث عن شعاع متعددة القيم والتي تبحث بكفاءة من خلال الفضاء، وخوارزمية قصة الاحتمالية التي توفر قصصا متماسكة ذات صلةكلمة سريعة قدم المستخدم.ليميريكس الناتجة تلبي القيود الشعرية ولديها قصاصات متماسكة بشكل موضوعي، والتي هي في بعض الأحيان مضحك (عندما نحن محظوظون).

Abstract Limerick generation exemplifies some of the most difficult challenges faced in poetry generation, as the poems must tell a story in only five lines, with constraints on rhyme, stress, and meter. To address these challenges, we introduce LimGen, a novel and fully automated system for limerick generation that outperforms state-of-the-art neural network-based poetry models, as well as prior rule-based poetry models. LimGen consists of three important pieces: the Adaptive Multi-Templated Constraint algorithm that constrains our search to the space of realistic poems, the Multi-Templated Beam Search algorithm which searches efficiently through the space, and the probabilistic Storyline algorithm that provides coherent storylines related to a user-provided prompt word. The resulting limericks satisfy poetic constraints and have thematically coherent storylines, which are sometimes even funny (when we are lucky).