作者：卫万成; 黄文明; 王晶; 邓珍荣lstm多任务学习注意力机制古诗对联生成
摘要：实现古诗和对联的自动生成是极具挑战性的任务。该文提出了一种新颖的多任务学习模型用于古诗和对联的自动生成。模型采用编码-解码结构并融入注意力机制,编码部分由两个BiLSTM组成,一个BiLSTM用于关键词输入,另一个BiLSTM用于古诗和对联输入;解码部分由两个LSTM组成,一个LSTM用于古诗的解码输出,另一个LSTM用于对联的解码输出。在中国的传统文学中,古诗和对联具有很多的相似特征,多任务学习模型通过编码器参数共享,解码器参数不共享,让模型底层编码部分兼容古诗和对联特征,解码部分保留各自特征,增强模型泛化能力,表现效果大大优于单任务模型。同时,该文在模型中创新性地引入关键词信息,让生成的古诗及对联表达内容与用户意图一致。最后,该文采用自动评估和人工评估两种方式验证了方法的有效性。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
