《表3 不同音乐等级下生成评论文本的多样性对比》

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《考虑评级信息的音乐评论文本自动生成》

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其次，基于Diversity-Rouge-L这个指标来评估在不同音乐等级下生成评论文本的多样性，结果如表3所示。从表3中可以看出，当音乐等级越高时，Grade GAN模型生成评论文本的多样性越高，这与真实数据是吻合的。在StarMaker在线唱歌平台中，当音乐等级是1时，评论文本大都是It.s ok或thank you这类重复文本，当音乐等级是3时，评论文本则更加多样，如You have a beautiful voice或Looking forward to more music works from you等带有个人情感和想法的这类文本。从表3中可以看出，其他模型无法做到当音乐等级越高时，多样性越高。