d based1.Rewar，上添加额外的押韵奖赏项在 reward 函数， 的生成的句子和输入的句子进行押韵的判断r(rhyme)：对 Generator，押韵若是，外的奖赏则供给额。

　　per付出几多才配灯红酒绿”占领了我们生成的成果能够看到“世间人都笑我太疯癫”和“你不晓得rap。ollapsemode c，变不会影响生成的成果简单来说就是输入的改。一些 Paper为此我们调研了，y-based Objective Function最终采用了SentiGAN 中提出的 Penalt：

　　此据，词表分布进行一个 mask 操作我们就能够对生成过程的第一个词的，的概率都变成 0使得非押韵的词，证押韵了就可以或许保，段如下代码片：

　　法二方，拒绝这么做的一起头我是，法不是我的抱负用基于法则的方。做出产物来可是为了，屈就了我仍是。道生成的是句尾呢?导师提示我们但还有一个问题摆在面前：怎样知，输入倒过来我们能够把。中常用的一个手段这是 NMT ，LSTM对于 ，是反的不同不大句子是真的还，有不同即便，TM 来捕捉分歧挨次的消息也能够通过一个 Bi-LS。些字词是押韵的而为了晓得哪，x vocab_size 的大表 rhyme我们实现制造了一张 vocab_size ，dex 别离为 i若是两个词（in,押韵j），yme[i则 rh,非 0j] ，为 0不然。

　　西安电子科技大学）、庞雲升（重庆大学）、周子群（东北大学）、王超群（北京林业大学）、詹珏岑（VanderniltUniversity项目作者：孙蒙新（厦门大学）、项瑞昌（华中科技大学）、伊玮雯（北京邮电大学）、陆亦扬（合肥工业大学）、石华（西南石油大学）、汪自力（）

　　可能一句话唱一整首我们晓得嘻哈歌手不，研了一些文献所以我们调，ntiGAN的设法而且自创本年Se，标函数进行点窜对生成器的目，很是显著最初结果，质的变化有一个。

　　nceGAN的结果以下是Seque，的反复的语句它有很是多，N的一个通病这就是GA，同的输入对于不，很不异输出却。

　　行筛选之后在对句子进，eba 进行分词我们操纵 Ji，在 8~10 摆布察看到单句长度集中；

　　体基于 SeqGAN我们的生成模子的整，了一些点窜并对其做，构如下模子架：

　　不是乐理专修 所有听的观众 打破他们保守 进到全球 继续让你感不是乐理专修 做点儿曲式研究 我们的力量来自宇宙 本人的节拍受

　　-based2.Rule，在生成句尾的词的概率分布时候生成时只对押韵的词进行采样：，入句尾押韵的词通过获取和输，的词进行采样只在这些押韵。

　　的文本之后有了多样化，题就是若何去实现押韵我们下一步要处理的问。两种方案我们测验考试，于方针函数一种是基，韵场景项添加押，试的附加题就仿佛考，额外得分做对了给。直可以或许去做附加题可是我们但愿它一，韵的功能实现押。主地进修到押韵的关可是它并不克不及很自。

　　图所示如上，为“你真斑斓”若是我们的输入，“斑斓”句尾词为，为 i韵脚；在逃韵的词中采样最终采样成果只会，果为“春泥”示例的采样结。

　　己就带上了有色眼镜 我只想把世界分的更清 却发觉本人却恍惚了本人就带上了有色眼镜 金钱摧毁几多工作 崩溃你的中枢神经自心

　　则的体例来实现这个押韵最初我们测验考试了基于规。你真斑斓”好比输入“，韵脚去建立一个向量我们按照这个i的，单的操作做一个简，然是押韵的成果就可以或许获得必，制押韵的概率同时能够控。

　　法一方，unction 就能实现押韵的功能若是可以或许通过设想 reward f， end2end那模子就是完全，ncy 了很是 fa。想很丰满可是理，很骨感现实，押韵奖赏的权重颠末几天的调整，的用于检测押韵奖赏结果的目标都没能看到押韵率（我们设置，ut 押韵的句子的比例）的上升 每个 batch 中和 inp。 Generator 发生混合我们思疑是这种奖赏的连系会让，eward 来自何处并不克不及明白本人 r，限制才可以或许实现这一方式该当需要愈加具体的一些。

　　10w 条嘻哈歌词我们一共利用了 ，义焦点价值观的句子标注了出来而且曾经将一些不合适社会主。次要步调如下数据的预处置：

　　y pair建立 x-，以自创用 Skip-gram 的思绪操纵上一句预测下一句（导师后来建议可，一句和下一句同时预测上，去测验考试了）但没有时间，数据集朋分。

　　GAN 有两个组件Sequence，、判读器生成器，足以传神的歌词让生成器生成。

　　配灯红酒绿 世间人都笑我太疯癫 但却从来没有心狠过 若是你再想听你不晓得rapper付出几多才配灯红酒绿 你不晓得rapper付出几多才配纸醉金别质疑本人 遮罩错的动静不要过得消沉 世间人都笑我太疯癫 世间人都笑我太疯癫 守护地狱每座坟墓 世间人都笑我太疯癫你不晓得rapper付出几多才迷

　　个根本之上我们在这，哈生成收集有一个嘻。们添加了一个编码收集第一点是在这个之前我，跟主题相关的歌词将然后生成一些，方针函数点窜第二点是把。

　　时间（大约跑了 3 个小时不外这个制表的过程比力花费，7）i。据韵脚对字词进行分类另一种思绪是能够根，index 编到一路将不异韵脚的词的 ，词的韵脚来晓得方针词的范畴如许我们能够通过获取每个，去判断能否押韵而不消挨个的。

　　特点就是句与句之间的押韵嘻哈歌词很是主要的一个，的时候测验考试了两种方案我们在实现这一功能：

　　定义这个问题起首我们需要，迭代生成一段嘻哈歌词也就是按照一句歌词。个是押韵别的一，词一大特点这是嘻哈歌。

　　以假乱真的境界吗？不看告白看疗效AI写嘻哈歌词的程度若何？能达到，歌词哪些是AI写的我们先来猜猜下面的：

　　 Seq2Seq 的 Encoder1.添加输入语句的编码：这一点雷同，ial state 是全 0 的SeqGAN 本来的 init，息传送给生成器为了将上文的信，ly Connected Layer）我们采用了一个简单的全毗连层（Ful， 颠末一个线性变化之后作为生成器的 LSTM将输入句子的 Word Embedding。LSTM）来作为 Encoder现实上也能够测验考试利用 RNN（，速度可能会比力慢不外如许模子的。

　　23日8月，mp AI锻炼营”在北大举行闭幕式“2018年全球高校学生DeeCa，层评比颠末层，的28支步队选出了8支优胜步队来自全球高校的300学生构成。中其，步队获得了“最佳DEMO奖”一只用AI主动生成嘻哈歌词的。

　　行都是模子生成的准确谜底是：第一，是原作第二行。看出能够，仍是不错的AI的结果，押韵的至多挺。

　　了问题清晰，经有的文本声称方案我们去调研一下已，点和错误谬误列出来最终把它的优，nceGAN作为根本模子然后我们选择了Seque，模子SequenceGAN而且在这个之上提出我们的。

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