Esiste un modello di intelligenza artificiale per generare frasi sarcastiche?

Attualmente sto lavorando su un'app AI per Android.

Sono a conoscenza di modelli di intelligenza artificiale per generare frasi casuali. Tuttavia, esiste un modello di intelligenza artificiale per generare frasi sarcastiche?

machine-learning algorithm

— Praharsh Bhatt
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Riconoscere e interpretare il sarcasmo è spesso un compito difficile persino per gli umani comprendere; dal momento che puoi imparare solo le cose che riesci a riconoscere, non vedo modi validi per svolgere il tuo compito.

— Lovecraft,

Bene, se ti immergi e dai un'occhiata più da vicino, vediamo che le dichiarazioni ironiche sono le più probabili essere sarcastiche. Quindi invece; c'è un modo per produrre dichiarazioni ironiche casuali?

— Praharsh Bhatt,

Puoi usare Generative modelsNB (Naive Bayes) e usare la probabilità usando un grosso corpus per generare frasi casuali con n grammi

— ᴀʀᴍᴀɴ

Raccomando di ricercare il concetto di "complimento rovesciato" e la commedia di Don Rickles , ampiamente considerato come il modello della forma, per l'ispirazione. (E per favore, tienici informati dei tuoi progressi. Avere un assistente sarcastico al computer è una

— specie

@DukeZhou Il mio team sta sviluppando l'intelligenza artificiale per Android qui: play.google.com/store/apps/details?id=com.multiverse.jarvis Ecco dove vogliamo implementare l'algoritmo.

— Praharsh Bhatt,

Risposte:

È inoltre possibile creare un database di frasi sarcastiche, in particolare, ad esempio, da rappresentazioni storiche. E poi forma il tuo software per riconoscere i modelli di quelle frasi.

Ad esempio costruzioni / ordine grammaticale, lunghezza (o circostanze che si accumulano fino al sarcasmo).

E usa quel database come punto di partenza, con feedback per imparare, oppure potresti usare il metodo sopra per migliorare l'output effettivo.

Un altro approccio sarebbe quello di utilizzare un approccio simile ma inverso; studiare tali database e creare un output equivalente basato sulla coerenza, quindi estrapolare la procedura di generazione dell'output. (In combinazione con altri metodi)

— a
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Una semplice forma di sarcasmo comporta un'inversione diretta del significato letterale dell'affermazione, ad esempio "Grande tempo che stiamo avendo" (durante un temporale), "proprio quello di cui avevo bisogno" (quando qualcosa va storto).

Il problema nel farlo in frasi casuali è che potresti non avere contesto per stabilire l'inversione del significato letterale.

Potresti costruirli usando un modello simile a "Proprio quello di cui avevo bisogno - (è successa una cosa brutta a caso) oggi"

Oppure, quando viene calcolato un risultato di un processo, se non è il risultato desiderato, invece di restituire "missione fallita" o "missione non ancora completata", l'IA potrebbe dire "stai avendo una bella giornata, no? tu? - missione fallita "o" grande opera, genio - missione non ancora completata ".

La maggior parte delle frasi casuali non sarà adatta per il sarcasmo, quindi potrebbe essere applicata solo in circostanze specifiche.

Dalla tua domanda non è chiaro quale sia il contesto per queste frasi casuali, e quindi non è chiaro se quel contesto sarebbe adatto al sarcasmo.

— Jnani Jenny Hale
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Dai un'occhiata al documento A Modular Architecture for Unsupervised Sarcasm Generation (2019) di Mishra et al.

In astratto, gli autori scrivono

In questo articolo, proponiamo un nuovo quadro per la generazione del sarcasmo; il sistema prende un'opinione letterale negativa come input e la traduce in una versione sarcastica. Il nostro framework non richiede dati associati per la formazione.

Ecco l'implementazione di riferimento.

— nbro
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