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观察移除预设词汇后俳句字符采样的失败

作者澄清 Choice 提供候选概率,字符由代码采样。演示移除预设词汇后按五七五逐字抽取,结果不连贯;不能把此流程描述成 Jev 自由生成诗歌。

作者:@yurinakanishi33 ↗

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关于之前黑客松分享的俳句生成器,我说 Choice 每次生成一个平假名,但这不准确。 原代码先准备季节词、名词、助词、动词、副词和句尾,组合成五音或七音的完整句。Choice 的选项是能走向预先组合句子的下一个字符。只有一个候选时由代码直接选择;有多个时取概率最高的三个,重新归一化后由代码采样,并非总取模型最高概率项。 这段视频去掉了预设词汇和词连接,只保留五七五及 73 个各为一音的字符。每步把已有诗句、季节、语境、心情及剩余音数交给 Choice,再对全部 73 个概率重新归一化、加权抽样,共 17 步。 结果不好用,哈哈。#aimeetup

原帖视频预览
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JEV 做了什么

观察候选概率与代码采样组合的局限。

原帖说明每步把语境等输入 Choice,再由代码按候选概率加权抽样。

还能用在哪?

How2Jev 延伸推演,不代表作者或官方声明。

  • 区分模型判断、代码抽样与文本生成
  • 研究预设候选词汇对交互结果的影响

ORIGINAL SOURCE

作者:@yurinakanishi33 ↗

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