license: mit
language:
- ru
tags:
- natural-language-processing
- poetry-generation
- text-generation
- tensorflow
- lstm
This model is trained in 2017 with TensorFlow as character-based. Translations of antient Greek and Latin verses served as the training corpus.
Model has 3 layers and 1024 neurons.
Usage
To generate new samples, run the script sample_hexameter3.py. The scripts utils.py and model.py should be in the same folder, and the save folder with the model files should be a subfolder (its location can be changed in the script in line 22).
Train data
Train data is non free due to copyright restrictions. While the original texts in ancient Greek have long since passed into the public domain, their translations into Russian remain, in large part, facts of the last decades of the 20th century, and are therefore subject to copyright restrictions.
What for?
In an era of winning Transformers, ancient RNN models seem archaic. But I see that they still work better than modern architectures with such important categories from the humanities point of view as poetic style.
Samples
Sample 1
Гнев, богиня, проникнуть и быть уповать уж не должно.
Да не являясь из наших баранов расправил Apec, непреклонный!
Вечные боги седой начала сохраняет лесистый,
Сидя на днях, - а с высот обожженных ревущего мрака!
Бремясь за нею и быстрыми волн не сражаться на башне”.
Так он сказал. И Атрид Агамемнон коней обрелился,
И со словами к нему подошли. Ахейцы ж безмолвны.
Всем воспевал он,- сердце его дружелюбно бегущих,
Сам показался на Крите щита Евримах в ослеплении;
Ромь на Египтен и Ксанфа, Apec отложивши владык
Sample 2
Гнев, богиня, владеющих ветер и с неба слезами!
Верь же, Лаерта, вождя червяженный в сторону или
Воды из дерна, вперед, не будет от матери издал.
Ты, утеснения светлый, всем жертвы собранной Актеес,
Тьмою ее не пища помышлять собираются крепко,
С летой покрытый Apec его с Иды плеча искупали,
Вышел Apec Apec Apec Apec Apec Apec, непорочный,
Пленник Apec. Ахиллес без порзал высоко Фетиду,-
Вспять погрузилась душа, и слезы рвались от другие
Вкруг Телемаха держась облаков и бессмертных и смертных.
Внутрь погребал
Sample 3
"Празденственней, тот, кто легко б меня дедухом духом
Предушу однокопытные к бою, раденье божественной руки,
Быструю грудь принесен был чернее прежнее в сердце.
Верь же, по всем нареченной Пелидом не вспомню, но выше
Мне и с такими словами, которых войну предстанет!"
Так говорил; улыбнулся; настиг под печалуясь сердцем,
Стену Apec быстроногий, дерзая, ему знакомый”.
Речь беспорочный, никем водоемы воды восхищенный,
Славный Apec Агенор, да и умерли крепкое мертвый,
Что предторенную он, как питьем и неслась мы направить.
Передаем ли Apec исполнением час покрывала,
Сыну, сестра, предводитель владыка, цветущей и буйных;
Ясень вступил на Фтииу; но сделал Apec Apec и Паллада.
Тросовы там улеглись до окрепка украшенный Apec, ах,
Подле почетных страдалец, к богам устремлявшися, вел их
Бурный Пелид, между тем, душа отлетела блестящий,
Брака вскочил посредине высокой, собрав, опустился
Скрылся, и члены расслабли. Ее копьеносца Приама
Сам на полях низвели, а все реки пережили.
Мать же на миг синевшая Пергам погиб, Афина
Быстро из козы присушим. Покрылся их шли, обращаясь,
Окрест владыке блюсти кораблей беспредельных немедля
Землю хитон, утешаются кровью мукою, искусный,
Сам себе их его сокрушил, а все стреляние плакал.
Первый, сын храброго Парка Парбанта. Apec от скитаний
Был приходился немедля божественный выкуп бессмертных".
Так сказав, прекратился: извергла Афина Паллада!
Действуй десяток меж нас усыпленьем и тенью такой же -
Путь Менелай Деидамия будь, не укрылся он в смерти.
Evaluation
The generated lines were accented and checked for hexameter metric correctness. The results are presented in the file sample_PROCESSED.txt.
BibTeX entry and citation info
The samples were published and analyzed in the academic paper. For citation:
@article{orekhov2020neural,
title={Neural reading: Insights from the analysis of poetry generated by artificial neural networks},
author={Orekhov, Boris and Fischer, Frank},
journal={Orbis Litterarum},
volume={75},
number={5},
pages={230--246},
year={2020},
publisher={Wiley Online Library}
}