Có một mô hình AI để tạo ra các câu châm biếm?

Tôi hiện đang làm việc trên một ứng dụng AI Android.

Tôi nhận thức được các mô hình AI để tạo ra các câu ngẫu nhiên. Tuy nhiên, có một mô hình AI để tạo ra các câu châm biếm?

machine-learning algorithm

— Praharsh Bhatt
nguồn

Nhận biết và giải thích châm biếm thường là một nhiệm vụ khó khăn ngay cả đối với con người để hiểu; vì bạn chỉ có thể học những điều bạn có thể nhận ra nên tôi không thấy những cách hợp lệ để hoàn thành nhiệm vụ của mình.

— Lovecraft

Chà, nếu bạn lao vào và nhìn kỹ hơn, chúng ta sẽ thấy rằng những câu nói mỉa mai có nhiều khả năng bị mỉa mai. Vì vậy, thay vào đó; Có cách nào để tạo ra các tuyên bố mỉa mai ngẫu nhiên?

— Praharsh Bhatt

Bạn có thể sử dụng Generative modelsnhư NB (Naive Bayes) và sử dụng xác suất bằng cách sử dụng một khối lượng lớn để tạo các câu ngẫu nhiên với n gram

— ᴀʀᴍᴀɴ

Tôi khuyên bạn nên nghiên cứu khái niệm "lời khen trái tay" và bộ phim hài của Don Rickles , được coi là mẫu mực của hình thức, để lấy cảm hứng. (Và xin vui lòng thông báo cho chúng tôi về sự tiến bộ của bạn. Có một trợ lý máy tính mỉa mai là một giấc mơ của tôi.)

— DukeZhou

@DukeZhou Nhóm của tôi đang phát triển AI cho Android tại đây: play.google.com/store/apps/details?id=com.multiverse.jarvis Đó là nơi chúng tôi muốn thực hiện thuật toán.

— Praharsh Bhatt

Câu trả lời:

Bạn cũng có thể xây dựng một cơ sở dữ liệu các câu châm biếm, đặc biệt là từ các vở kịch lịch sử. Và sau đó đào tạo phần mềm của bạn để nhận ra các mẫu của những câu đó.

Ví dụ: các cấu trúc / trật tự ngữ pháp, độ dài (hoặc các yếu tố xây dựng theo cách châm biếm).

Và sử dụng cơ sở dữ liệu đó làm điểm bắt đầu, với phản hồi để tìm hiểu hoặc bạn có thể sử dụng phương pháp trên để cải thiện đầu ra hiệu quả của mình.

Một cách tiếp cận khác là sử dụng một cách tiếp cận tương tự nhưng ngược lại; nghiên cứu các cơ sở dữ liệu đó và xây dựng một đầu ra tương đương dựa trên sự kết hợp, và sau đó ngoại suy thủ tục tạo đầu ra. (Kết hợp với các phương pháp khác)

— tại
nguồn

Một hình thức châm biếm đơn giản liên quan đến việc đảo ngược trực tiếp nghĩa đen của câu nói, ví dụ: "Thời tiết tuyệt vời mà chúng ta đang có" (trong cơn giông bão), "chỉ là những gì tôi cần" (khi có sự cố xảy ra).

Vấn đề với việc làm điều này trong các câu ngẫu nhiên là bạn có thể không có ngữ cảnh để thiết lập sự đảo ngược của nghĩa đen.

Bạn có thể xây dựng chúng bằng cách sử dụng một mẫu dọc theo dòng "Chỉ những gì tôi cần - (điều tồi tệ ngẫu nhiên đã xảy ra) ngày hôm nay"

Hoặc, khi kết quả của một quá trình được tính toán, nếu đó không phải là kết quả mong muốn, thay vì trả lại "nhiệm vụ không thành công" hoặc "nhiệm vụ chưa hoàn thành", AI có thể nói "bạn đang có một ngày tuyệt vời, không bạn? - nhiệm vụ không thành công "hay" công việc tuyệt vời, thiên tài - nhiệm vụ chưa hoàn thành ".

Hầu hết các câu ngẫu nhiên sẽ không phù hợp với châm biếm, vì vậy nó chỉ có thể được áp dụng trong các trường hợp cụ thể.

Không rõ câu hỏi của bạn là bối cảnh nào cho những câu ngẫu nhiên này, và do đó không rõ liệu bối cảnh đó có phù hợp để châm biếm hay không.

— Jnani Jenny Hale
nguồn

Hãy xem bài báo Kiến trúc mô-đun cho thế hệ Sarcasm không được giám sát (2019) của Mishra et al.

Trong bản tóm tắt, các tác giả viết

Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một khuôn khổ mới cho thế hệ châm biếm; hệ thống lấy ý kiến tiêu cực theo nghĩa đen làm đầu vào và chuyển nó thành phiên bản châm biếm. Khung của chúng tôi không yêu cầu bất kỳ dữ liệu được ghép nối để đào tạo.

Đây là cách thực hiện tham khảo.

— nbro
nguồn