license: mit
language:
- ru
tags:
- natural-language-processing
- text-generation
- tensorflow
- lstm
- poetry-generation
This model is trained in of 2017 with TensorFlow as character-based. Russian poetry by Vladimir Vysotsky served as the train corpus.
Model has 3 layers and 1024 neurons.
Usage
To generate new samples, run the script sample.py (Python 2!). 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
Poetic texts from two volumes edition were the input for training.
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
Дять архимики
– Садишь до со мной и нож›
Когда на полметном Одессё.
Остонатель боюсь, мои собранной марабан.
Франят до нас пристеляют бьют:
«Ах, хочешь, – подарить!»
Суе бросило прекраснее,
Хоть не рядом к маму и обязательно:
Загулял по небу сторонам,
И много весну – не услышь,
Другие гони, будто стараюсь в никуда, —
Он подбей мы с жизни над исходнимся
Во лбу ломаешь из него.
Все гог свершить, я не дождешься,
А всегда мы миллионов
Не буду со мною споют —
Неужели мои животную.
О мы, глядя на доволе.
Бьют лучи в пылем у спину – червый погоди, —
Все высмотреть и при этом «А»,
Послать недоверчивости превратиться!..»
То так – ты мне не могут недоверчивый!
1976
Sample 2
Сорок девять друг, —
Я дали предложил —
Мы появляли в цепях, —
Для рубль в горло всё крики, – так и, конфетие, —
Многих мозги разве тихий
Всего —
Люди номер был, —
Только с ним вперед,
Но полвека, – в Кокильоне.
Был бар лучше по лугу,
Всё нож пложии,
К двадцать остает поить,
К другой хотело выбор – останемся на миг со свыкам —
Привиденья в край,
Сать!
Где не все – снова говори, —
Осторожно им,
Натунутого помереть,
Чтоб нырнет нас встречи!»
Но почему-яй, надежней снять, —
Не думает – мы вниз, кто
Sample 3
Песня Вопилась
Да коровами про провода
Состоит – нет, шерной и ненасытную свой слева тех.
Ах, профессия стоны я!» – «Сядьгай»,
А в бугучем вас ждем – в «х»,
После другие лица, —
Пусть годив? И жить еще два все. Но интересо…»
Правда, сел нанести – только меды же не понять!
Отсюда Сильничок, по ступе, в одиночку
На гробу заветных среж прыти:
Что нас нет – не их не пытай,
Ну и также преступнику с метом.
Начиный, как со старой весом хочется,
Осторожно – на миг со сфер.
Закрывают ломаюсь, и тут же лезь, – говорит, —
Хоть то, что говорить, -
можешь, – сказал, даже санитары!»
Он под танцы, молчи, про край, да и младенье креста,
Никогда – им аппертом боюсь,
И как палачей,
Всегда в тебе, над Селе… О Тому – хоть про планеты,
Положите в схорбье зовут, —
Он подвер.
Я смысь недвижим:
Смею судьба, по мной —
Не забудьте в поле Становит?!
За мой мой дом с ошибкой науки
Серебряные,
Руби, согласны, старики —
Наш мир… Нет, а знать, что сплеты, чтоб оправданье!
Все со мной не поесть!
Где нет, живу не загулял,
Ктой-то о ступая эспустиме, —
Повозь посмею мир! Ох как на кранс, без богом, парень
Разговор у нас,
А вождя – подытаволость!
А на Мадридель – был балаготу
Наша на будуществе плетет труд!»
Вот сплаванья законы
Разговор посещал —
И хочу я знать, что глинжа, —
Мы стеклопика Лаз.
«1978›
Public appearance
I've told about this model in an interview to a newspaper in 2019.
BibTeX entry and citation info
The samples were published and analyzed in several academic papers. See file NN.pdf in this repository.
@article{orekhov2017artificial,
title={Искусственные нейронные сети как особый тип distant reading},
author={Орехов, Борис Валерьевич},
journal={Вестник Приамурского государственного университета им. Шолом-Алейхема},
number={2 (27)},
pages={32--43},
year={2017}
}
And there is another paper in English. 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}
}