arXiv 自然语言处理· Ahmad Abbas, Tamara Fakih, Nour Fakih, Ammar Mohanna·· 6 小时前AI 评分33
Shaer：结合格律子形式与语义条件的可控阿拉伯诗歌生成框架
Shaer: Controlled Arabic Poetry Generation with Meter Subform and Semantic Conditioning
AI 导读
研究人员推出古典阿拉伯诗歌生成框架 Shaer，基于 QLoRA 微调 Yehia-7B，可同时受自然语言描述、格律子形式和目标半行数约束。Shaer 取得了 95.17% 的基础格律准确率与 91.75% 的格律子形式准确率，且 3,481 个测试样本未出现训练集抄袭。相关代码、模型与 116,032 首诗歌的数据集均已开源。
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