Actualmente estoy trabajando en una aplicación de Android AI.
Conozco los modelos de IA para generar oraciones aleatorias. Sin embargo, ¿hay un modelo de IA para generar oraciones sarcásticas?
machine-learning
algorithm
Praharsh Bhatt
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Generative models
como NB (Naive Bayes) y usar la probabilidad usando un gran corpus para generar oraciones aleatorias con n gramosRespuestas:
También puede crear una base de datos de oraciones sarcásticas, especialmente de, por ejemplo, obras históricas. Y luego entrene su software para reconocer patrones de esas oraciones.
Por ejemplo, construcciones gramaticales / orden, longitud (o circunstancias que se acumulan hasta el sarcasmo).
Y use esa base de datos como punto de partida, con comentarios para aprender, o podría usar el método anterior para mejorar su producción efectiva.
Otro enfoque sería utilizar un enfoque similar pero inverso; estudie esas bases de datos y cree un resultado equivalente basado en la coherencia, y luego extrapole el procedimiento de generación de resultados. (En combinación con otros métodos)
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Una forma simple de sarcasmo implica una inversión directa del significado literal de la declaración, por ejemplo, "Buen clima que estamos teniendo" (durante una tormenta eléctrica), "justo lo que necesitaba" (cuando algo sale mal).
El problema de hacer esto en oraciones aleatorias es que puede que no tenga contexto para establecer la inversión del significado literal.
Posiblemente podría construirlos usando una plantilla en la línea de "Justo lo que necesitaba - (sucedió algo malo al azar) hoy"
O, cuando se calcula el resultado de un proceso, si no es el resultado deseado, en lugar de devolver "misión fallida" o "misión aún no completa", la IA podría decir "estás teniendo un gran día, no usted? - misión fallida "o" gran trabajo, genio - misión aún no completada ".
La mayoría de las oraciones aleatorias no serán adecuadas para el sarcasmo, por lo que solo podrían aplicarse en circunstancias específicas.
No está claro en su pregunta cuál es el contexto para estas oraciones aleatorias, y por lo tanto no está claro si ese contexto sería adecuado para el sarcasmo.
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Eche un vistazo al artículo Una arquitectura modular para la generación de sarcasmo sin supervisión (2019) de Mishra et al.
En resumen, los autores escriben
Aquí está la implementación de referencia.
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