AIGC助力数字人文研究的实践探索：SikuGPT驱动的古诗词生成研究

作者：刘江峰; 刘雏菲; 齐月; 刘浏; 李斌; 刘畅; 王东波^*

来源：情报理论与实践, 2023, 46(05): 23-31.

DOI：10.16353/j.cnki.1000-7490.2023.05.004

• 四库全书
• SikuGPT
• 预训练语言模型
• 诗歌生成
• 数字人文

[目的/意义]诗词创作是数字人文领域自然语言生成研究的重要方向，对古诗词遣词造句的版本争议判断、自动诗词问答等具有一定意义，然而当前尚未出现能够自动生成繁体中文古诗词的预训练模型，已有研究着眼于根据使用者需求创作不同风格的简体古诗词。[方法/过程]文章基于CLM使用繁体《四库全书》无标点语料、繁体中文古诗词语料在gpt2-chinese-cluecorpussmall上进行继续预训练构建SikuGPT2、SikuGPT2-poem模型。采用困惑度、BLEU、专家打分、图灵测试等验证模型性能。[结果/结论]实验显示SikuGPT2-poem模型困惑度较低，生成的诗歌BLUE评分较基准模型低0.053左右，在人工打分中较基准模型平均高1.93分。总体而言，文章提出的模型表现优异且通过图灵测试，提出的古汉语生成式系列模型的预训练语料集尚小。模型在古诗生成方面表现较好，但尚不能满足赋、曲等体裁的需要。

• 单位
  南京师范大学; 南京农业大学