【摘 要】
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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BiLS
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机科学与技术学院,广西高校云计算与复杂系统重点实验室
【基金项目】
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广西高校云计算与复杂系统重点实验室资助项目(yf17106);广西自然科学基金(2018GXNSFAA138132);桂林电子科技大学研究生教育创新计划资助项目(2018YJCX55)
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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
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