[论文解读] Conditional Rap Lyrics Generation with Denoising Autoencoders

Nikola I. Nikolov, Eric Malmi+2 more|arXiv (Cornell University)|Apr 8, 2020

Topic Modeling参考文献 23被引用 4

一句话总结

本文提出一种基于Transformer的去噪自编码器，可从非说唱文本（如新闻文章或摘要）生成连贯且押韵的说唱歌词。通过提取关键词并应用基于BERT的改写技术以增强押韵效果，该方法使押韵密度提高10%，并实现了良好的内容保留与风格迁移，在人工评估中优于信息检索基线。

ABSTRACT

We develop a method for automatically synthesizing a rap verse given an input text written in another form, such as a summary of a news article. Our approach is to train a Transformer-based denoising autoencoder to reconstruct rap lyrics from content words. We study three different approaches for automatically stripping content words that convey the essential meaning of the lyrics. Moreover, we propose a BERT-based paraphrasing scheme for rhyme enhancement and show that it increases the average rhyme density of the lyrics by 10%. Experimental results on three diverse input domains -- existing rap lyrics, news, and movie plot summaries -- show that our method is capable of generating coherent and technically fluent rap verses that preserve the input content words. Human evaluation demonstrates that our approach gives a good trade-off between content preservation and style transfer compared to a strong information retrieval baseline.

研究动机与目标

• 开发一种从非说唱文本输入（如新闻文章或摘要）生成风格准确说唱歌词的方法。
• 在将内容转化为押韵、有节奏的说唱诗篇的同时，保留输入的核心语义内容。
• 通过基于BERT的改写方案提升生成歌词中的押韵密度。
• 评估在说唱生成中内容保留与风格迁移之间的权衡。
• 通过人工评估将所提方法与强信息检索基线进行对比。

提出的方法

• 训练一个基于Transformer的去噪自编码器，使其能够从仅包含从原始歌词中提取的关键词的掩码版本中重建完整的说唱歌词。
• 评估了三种不同的关键词提取方法，以隔离关键语义信息，这对保留意义并实现风格迁移至关重要。
• 对生成的歌词应用基于BERT的改写技术，通过重新表述句子以包含更多押韵词，从而提升押韵密度。
• 在三个输入领域（现有说唱歌词、新闻文章和电影剧情摘要）上对模型进行微调，以评估其泛化能力。
• 使用自然语言处理技术提取关键词，识别句子中最具意义的术语，同时剔除功能词和结构成分。
• 最终输出通过去噪自编码器对掩码输入进行重建生成，从而产生流畅且押韵的说唱诗篇。

实验结果

研究问题

• RQ1 去噪自编码器能否有效从多样化输入类型中提取的关键词中重建出连贯的说唱歌词？
• RQ2 基于BERT的改写在多大程度上提升了生成说唱歌词的押韵密度？
• RQ3 该方法在将内容转化为说唱风格时，对原始输入内容的保留程度如何？
• RQ4 在内容保真度和风格质量方面，该方法与信息检索基线相比表现如何？
• RQ5 该方法是否能在新闻、电影剧情和现有说唱歌词等不同输入领域上实现良好泛化？

主要发现

• 所提方法成功生成了连贯且技术上流利的说唱诗篇，能够在三个不同领域中保留输入文本的核心内容。
• 基于BERT的改写方案使生成歌词的平均押韵密度相比基线提升了10%。
• 人工评估证实，该方法在内容保留与风格迁移之间的平衡优于信息检索基线。
• 该模型表现出强大的泛化能力，不仅能从现有说唱歌词中生成高质量输出，也能从新闻文章和电影剧情摘要中生成高质量内容。
• 关键词提取方法显著影响生成歌词的质量，其中表现最佳的方法实现了更清晰的语义保留。