CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG MẠNG TỪ SÁNG TÁC THƠ VÀ NHẠC CHO TIẾNG VIỆT (PHÂN HỆ 1)

Abstract

Luận văn đề xuất các phương pháp để cải thiện chất lượng WordNet tiếng Việt VWN, tự động tạo thơ lục bát và bài hát tiếng Việt. Chất lượng VWN được cải thiện bằng cách rút trích thêm các thành viên cho synset và các giải nghĩa gloss của synset từ các kho ngữ liệu. Tổng số synset hiện tại 18.635 (đủ các thành phần) với điểm đánh giá đạt 3.78/5.00. Mô hình LSTM và N-gram được sử dụng để sáng tác thơ lục bát với các ràng buộc chặt chẽ về vần và thanh. Mô hình LSTM cũng được sử dụng để huấn luyện mô hình sinh cảm âm, lời bài hát và hợp âm trong sáng tác nhạc. Các bài hát được tạo ra từ mô hình của chúng tôi nhận được phản hồi tích cực từ những người đánh giá. Những bài thơ lục bát được tạo ra cơ bản đáp ứng các luật. Tuy nhiên, chúng tôi cần tìm hiểu để cải thiện ngữ nghĩa của những bài thơ được tạo ra.