Shaer: 운율 하위 형식 및 의미 조건화를 통한 제어형 고전 아랍 시 생성

고전 아랍 시 생성을 위해서는 의미적(semantic), 언어적(linguistic), 그리고 세밀한 음보학적(prosodic) 제약 조건을 동시에 만족시켜야 합니다. 기존 시스템들은 일반적으로 광범위한 시적 속성만 제어할 뿐, 의미 의도(semantic intent), 운율 하위 형식(meter subform), 그리고 시의 길이(poem length)를 공동으로 모델링하지 못합니다. 본 논문에서는 자연어 설명, 운율 하위 형식, 목표 반행(hemistich) 개수에 공동 조건화된 제어형 고전 아랍 시 생성 프레임워크인 Shaer를 제시합니다. 이 작업을 지원하기 위해, 우리는 정규화된 운율 하위 형식 레이블과 자동으로 생성 및 검증된 의미 설명을 포함하는 Ashaar에서 파생된 116,032편의 고전 아랍 시로 구성된 풍부한 코퍼스를 구축했습니다. 이후, 우리는 completion-only 목적 함수를 사용하여 QLoRA 기반 지도 미세 조정(supervised fine-tuning)을 통해 Yehia-7B 모델을 적응시켰습니다. 우리의 평가는 기본 운율 준수 자동 평가, 요청된 하위 형식 준수, 길이 제어를 세 개의 LLM 심사위원, 블라인드 인간 평가, 그리고 암기 분석을 결합하여 수행했습니다. Shaer는 95.17%의 기본 운율 정확도, 91.75%의 시 단위 운율 하위 형식 정확도, 그리고 83.40%의 정확한 개수(exact count) 정확도를 달성했습니다. 미세 조정되지 않은 기반 모델 대비, 이 결과들은 각각 68.68, 57.77, 38.93 퍼센트 포인트의 향상을 나타내며; Shaer는 평가된 모든 시스템 중 가장 높은 기본 운율 정확도 또한 달성했습니다. 다중 LLM 평가와 최고 순위 출력물에 대한 블라인드 인간 평가는 경쟁력 있는 의미적 및 문학적 품질을 추가로 시사합니다. 마지막으로, 3,481개의 모든 테스트 생성물을 분석한 결과, 훈련 코퍼스나 쌍을 이루는 출처 시로부터의 정확한 복제본은 발견되지 않았습니다. 코드, 모델, 데이터셋은 공개적으로 이용 가능합니다.