AI가 셰익스피어에서 영감을 받은 시를 생성하고 운율과 운율을 일치시킵니다.

• 새로운 딥 러닝 모델은 운율과 운율 면에서 사람이 쓴 시보다 뛰어난 성능을 발휘하는 시를 씁니다. 
• 어떤 사람들은 둘을 구별하기 어렵다고 생각하지만, 전문가에 따르면 AI는 감정과 가독성이 부족합니다. 

창의적인 작업에 딥러닝 방법을 활용할 수 있나요? 대답은 '예'입니다. 우리는 음악 작곡, 조각품 디자인, 자동 안무 등 창의적인 응용 분야에 이러한 기계 학습 기술을 사용해 왔습니다.

이제 IBM, 토론토 대학교, 멜버른 대학교의 연구원들은 창의적인 텍스트 작업인 자동 시 구성에 중점을 두었습니다. 그들은 언어, 운율, 소네트의 운율을 포착하고 시를 생성하는 Deep-speare라는 딥 러닝 모델을 개발했습니다.

AI가 생성한 이 시가 영국 시인 윌리엄 셰익스피어가 가장 널리 쓴 시와 유사하다는 점은 매우 매력적입니다. 이 모델은 매우 잘 작동합니다. 운율과 강세 패턴이 있는 소네트 quatrains를 생성하는데, 이는 때때로 인간이 쓴 시와 구별할 수 없습니다.

소네트(Sonnet)는 셰익스피어가 대중화한 짧은 서정시이다. 일반적으로 3행(4행)과 2행(2행)으로 묶인 14행으로 구성됩니다.

그들은 어떻게 했나요?

연구원들은 소네트에 초점을 맞추고 새로운 소네트 모음에서 훈련된 운율, 언어 및 운율의 감독되지 않은 모델을 기반으로 약강 오보격으로 4행을 생성했습니다. 그들은 인간 수준의 성능에서 암묵적으로 박자를 포착하는 소네트 말뭉치에서 바닐라 언어 모델을 훈련했습니다.

간단히 말해서, 그들은 세 가지 주요 구성 요소를 포함하는 신경 아키텍처를 사용하여 시 내용과 형식을 모두 모델링할 것을 제안했습니다.

1. 언어 모델
2. 약강 오보미터를 캡처하는 오보미터 모델
3. 운율 단어를 학습하기 위한 운율 모델

특정 소네트 줄의 다음 단어를 예측하기 위해 언어 모델은 표준 범주형 교차 엔트로피를 활용합니다. 마찬가지로, 오보미터 모델은 약압 강세의 교대 패턴을 학습하도록 훈련되었습니다. 마지막으로 운율 모델은 여백 기반 손실을 사용하여 quatrain에서 운율이 높은 단어 쌍과 운율이 없는 단어 쌍을 분리합니다.

참조: arXiv:1807.03491

언어 모델은 한 번에 하나의 단어를 생성하는 반면, 오보격 모델은 운율에 맞는 문장을 샘플링하고 운율 모델은 운율을 적용합니다. 이러한 모든 구성요소는 함께 훈련됩니다.

이미지 출처:Daily Dot

신경망은 CUDA 딥 러닝 프레임워크로 구동되는 TensorFlow와 NVIDIA Tesla GPU를 사용하여 약 367,000개의 단어가 포함된 2,685개의 소네트에 대해 훈련되었습니다.

연구자들은 영문학 전문가인 Adam Hammond의 도움을 받아 기계가 생성한 시의 4가지 측면(가독성, 운율, 운율, 감정)을 평가했습니다. Hammond는시의 출처를 알지 못했습니다. 결과에 따르면 AI는 운율과 운율 측면에서 인간보다 뛰어나지만 감성과 가독성이 떨어지는 것으로 나타났습니다.

이 모델은 실제 응용 프로그램과 직접적인 관련이 없어 보일 수 있지만 요약, 번역, 챗봇과 같은 다른 생성 문제를 지원하는 동일한 핵심 알고리즘을 공유합니다.

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이전에 연구자들은 'Scrubs'(TV 코미디 시리즈)의 봇 작성 스크립트와 Google의 DeepDream 이미지 생성 프로젝트를 포함하여 신경망을 사용하여 창의성을 모방하려고 시도했습니다. 그들은 인상적인 시를 얻기 위해서는 향후 연구에서 내용과 형식 이상의 것을 살펴볼 것이라고 말합니다.