구이거(九歌): 칭화대开发的 AI 시 창작 시스템 158

九歌는 칭화대학교 자연어처리 및 사회인문컴퓨팅 연구실에서 개발한 인공지능 시 작문 시스템이다. 九歌 시 창작 시스템은 최신 딥러닝 기술을 채택하고 시 생성 전용으로 설계된 여러 모델을 결합하여, 80만 수 이상의 인간 시인이 창작한 시를 바탕으로 학습했다. 이를 통해 九歌 시스템은 오언절구, 칠언율시 등 다양한 스타일과 장르를 아우르는 고품질 시를 생성할 수 있으며, 시의 형식적 아름다움뿐만 아니라 내용적 정경과 감정 표현도 중시한다.

다른 시 생성 시스템과 달리, 九歌는 다중 모달 입력, 다중 장르 및 다중 스타일, 인간-기계 상호작용 창작 모드 등의 특징을 갖는다. 九歌 시스템 및 그 연구팀은 ai 기술과 인문학 분야의 결합을 탐구하여, AI가 문학 교육에 기여하도록 돕고, 중국 우수 시가 문화의 계승과 발전에 이바지하기 위해 노력하고 있다.

九歌 기능 특징

• 다중 모달 입력: 사용자는 키워드, 문장, 단락을 입력하거나 이미지를 업로드하여 시를 생성할 수 있다. 이러한 다양한 입력 방식은 창작 과정을 더욱 유연하고个性化(개성화) 있게 만든다.

• 실시간 생성: 사용자가 내용을 입력하면 시스템이 빠르게 후보 시구를 생성하며, 사용자는 자신의 취향에 따라 선택하고 수정할 수 있다.

• 시 품질 평가: 九歌 시스템은 생성된 시의 품질을 자동으로 평가하는 기능을 갖추고 있어, 사용자가 더 우수한 작품을 선별하는 데 도움을 준다.

九歌 활용 시나리오

九歌 시스템은 시 창작 애호가에게 적합할 뿐만 아니라, 학생들이 고체시를 학습하고 창작하도록 돕기 위해 교육 분야에서도 활용된다. 九歌 시스템과의 상호작용을 통해 학생들은 시의 구조와 운율에 대해 더 깊이 이해할 수 있다.

九歌 연혁 타임라인：

• 2017년 4월, 九歌 테스트 버전 출시；

• 2017년 8월, 九歌 중앙방송총국(央視) 1채널 골든타임 대형 과학 도전 프로그램《기

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• 지과인(機智過人)》에 참가하여, 세 명의 현대 우수 시인과 함께 무대에서 시 창작 능력을 겨룸；당

• 시 프로그램 온라인 재생 횟수 약 1,000만 회；

• 2017년 9월 10일, 九歌 정식 버전 출시；

• 2017년 9월, 九歌 제1회 중국 베이징 국제언어문화박람회에 초대받아 참가；

• 2017년 11월, 九歌《기지과인(機智過人)》인공지능 연말 축제에 초대받아 참가하여, 유명 배우 장카이리(張凱麗)와 함께 무대에서 소품(小品)을 공연；

• 2017년 12월, 九歌 제7회 우원쥔(吳文俊) 인공지능 과학기술상 시상식에 초대받아 시 창작을 시연；

• 2017년 12월, 九歌 중앙방송총국(央視) 3채널 "수확 2017" 프로그램 녹화에 참가；

• 2018년 5월, 九歌 중앙방송총국(央視) "5월의 꽃" 오사 청년 축제 녹화에 초대받아 참가；九歌 전국 계산언어학 학술회의(CCL) 2017 최고 시스템 시연상 수상；

• 2017년 9월 출시 이래 현재까지, 九歌 누적 방문 횟수 100만 회에 도달.

九歌 시스템은 2017년 출시 이래 사용자를 위해 400만 수 이상의 시가를 창작했으며, 2017년 중앙방송총국(央視) 프로그램《기지과인(機智過人)》에 참가하여 현장 관객의 튜링 테스트를 통과하는 등 여러场合에서 창작 능력을 보여주었다. 2019년에 九歌 시스템은 오픈소스로 공개되어, 비지도 스타일 시 생성 모델의 소스코드와 데이터셋을 공개했다.

九歌 시스템의 연구팀은 AI 기술과 인문학 분야의 결합을 탐구하며, 중국 우수 전통문화의 홍보와 발전에 기여하는 것을 목표로 한다. 九歌 시스템의 다중 모달 입력 및 인간-기계 상호작용 창작 모드를 통해, 사용자는 시를 생성할 수 있을 뿐만 아니라 창작 과정에서 실시간 피드백을 받을 수 있다.

칭화대학교 자연어처리 및 사회인문컴퓨팅 연구실(THUNLP)은 국내에서 자연어처리 관련 연구를 가장 일찍 시작한 저명한 연구 기관이다. 쑨마오송(孫茂松) 교수를 책임자로, 리우양(劉洋) 부교수와 리우즈위안(劉知遠) 부교수를 핵심으로 하는 지도진 아래, THUNLP 연구실은 자연어처리의 최前沿 과제를 겨냥하여 체계적이고 심도 있는 연구를 수행하며, 기계 번역, 지식 그래프, 질의응답 시스템, 텍스트 생성, 중국어 형태소 분석, 구문 분석等领域(분야)을 아우르며, 다수의 고품질 연구 성과를 거두었다.

관련 링크：

THUNLP 연구실 홈페이지： http://nlp.csai.tsinghua.edu.cn

THUNLP github：https://github.com/thunlp

THUMT github: https://github.com/thunlp-mt

THUAIPoet (九歌) github：https://github.com/thunlp-aipoet

https://xiaoyuanyi.github.io/slides/jiuge.pdf