AI의 중국 古典詩歌 창작 —詩語의 학습과 생성
A Study on Chinese Ancient Poetry Creation Mechanism Based on Artificial Intelligence: Learning and Creation of Poem
0
조회
0
다운로드
15
인용
0
참고문헌
키워드
초록
본고에서는 최근 들어 주목을 받고 있는 인공지능의 문학작품 창작의 과정을 논의하였다. 특히 중국 고전시가를 짓는 AI를 중심으로 시어 학습의 알고리즘이 무엇이며 시구를 생성하는 과정이 어떠한지를 고찰하였다. 오늘날 빅 데이터에 기초한 인공지능 알고리즘은 다양한분야에서 활용되고 있는데 데이터만 충분하면 주어진 조건에 맞춰 빠르고 효과적인 처리를해 낼 수 있다. 그 중에서도 인공신경망 알고리즘은 인간의 고유 영역으로 알려진 문학 창작분야에도 적용되어 기존보다 뛰어난 성능을 발휘하고 있다. 본고에서 소개한 최신 AI 창작시스템도 인공신경망 알고리즘을 기초로 만들어진 것인데 상당히 자연스러운 중국 고전시를써낸다. 인공신경망 모델에 기초한 AI 시 창작은 대량의 중국 고전시 데이터에 대한 심층학습을 통해 최적의 시어를 생성해 내는 방식으로 진행된다. AI 창작 시스템은 수천 명의 시인들이 쓴 수많은 시를 모두 기억하고 있기 때문에 시 창작의 목적에 맞게 특화시킨다면 인간을 도와주는 편리한 도구로 활용이 가능할 것이다. 뿐만 아니라 AI 창작 기술은 인간의 시창작에 대한 이해의 폭을 넓히는데도 도움이 될 수 있다.
Abstract
Is it possible that computers write Chinese poetry like a person? In the past, these questions were considered to be unrealistic. In the days when computers were merely a device for manipulating human commands inflexibly, these questions would have been considered somewhat erratic. In recent years, however, there has been a growing awareness that artificial intelligence algorithms based on Big Data have been utilized in a wide variety of ways, and that the creation of literary works is no longer possible. In this paper, we discussed the process of creating literary works of artificial intelligence, which has recently attracted attention. Especially, artificial intelligence algorithms based on Big Data are used in various fields today. If you have enough data, you can quickly and efficiently process the given conditions. The artificial neural network model is also applied to the field of literary creation, which is known as a human realm. The latest AI creation system introduced in this article writes a natural Chinese ancient poem that is hard to distinguish among the general public. AI creation based on artificial neural network model is a method to find optimal sheer through full learning of mass Chinese poetry data. In this process, the AI can generate a poem based on the information obtained from the deep learning of traditional Chinese ancient poetry. Because the AI creation system remembers all the poems written by thousands of poets, it can be used as a convenient tool to help people if they are specialized for the purpose of poetry creation. In addition, AI creative techniques can also help to broaden understanding of human poetry creation. Computers can play a role in creating new artistic values through methods different from human beings.
참고문헌 (14)
- 강병규, "신경망 기계번역의 작동 원리와 번역의 정확률 - 중한 번역을 실례로", 중어중문학, (73), pp.253~295 (2018), 한국중어중문학회[DOI]
- 박경수, "4차 산업혁명 시대 문학의 현재와 미래", 한중인문학연구, (60), pp.1~31 (2018), 한중인문학회[DOI]
- 이정엽, "AI를 통한 글쓰기와 작가의 운명－「コンピュータが小説を書く日」을 중심으로 -", 현대소설연구, (68), pp.103~131 (2017), 한국현대소설학회[DOI]
- 梁健楠, "基於神經網絡的集句詩自動生成", 中文信息學報, 33 (2019)
- He, J., "Generating chinese classical poems with statistical machine translation models", Twenty-Sixth AAAI Conference on Artificial Intelligence (2012)
- Jiang, L., "Generating chinese couplets using a statistical MT approach", Proceedings of the 22nd International Conference on Computational Linguistics, 1 (2008)
- Mikolov, T., "Efficient estimation of word representations in vector space", arXiv preprint arXiv:1301.3781, ~ (2013)
- Wang, Q., "Chinese song iambics generation with neural attention based model", CoRR, ~ (2016)
- Wu, Y., "Google’s neural machine translation system: Bridging the gap between human and machine translation", arXiv preprint arXiv:1609.08144, ~ (2016)
- Yi, X., "Chinese poetry generation with a working memory model", arXiv preprint arXiv:1809.04306, ~ (2018)
- Zhang, J., "Flexible and creative chinese poetry generation using neural memory", arXiv preprint arXiv:1705.03773, ~ (2017)
- Zhang, X., "Chinese poetry generation with recurrent neural networks", Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (2014)
- Zhou, C., "Genetic algorithm and its implementation of automatic generation of chinese songci", Journal of Software, 21 (2010)
- "九歌—人工智能詩歌寫作系統"[URL]