Existe-t-il un modèle d'IA pour générer des phrases sarcastiques?

Je travaille actuellement sur une application Android AI.

Je connais les modèles d'IA pour générer des phrases aléatoires. Cependant, existe-t-il un modèle d'IA pour générer des phrases sarcastiques?

machine-learning algorithm

— Praharsh Bhatt
source

Reconnaître et interpréter le sarcasme est souvent une tâche difficile, même pour les humains, à comprendre; puisque vous ne pouvez apprendre que les choses que vous pouvez reconnaître, je ne vois pas de façons valables d'accomplir votre tâche.

— Lovecraft

Eh bien, si vous plongez et regardez de plus près, nous voyons que les déclarations ironiques sont les plus susceptibles d'être sarcastiques. Donc au lieu; existe-t-il un moyen de produire des déclarations ironiques aléatoires?

— Praharsh Bhatt

Vous pouvez utiliser Generative modelscomme NB (Naive Bayes) et utiliser la probabilité en utilisant un grand corpus pour générer des phrases aléatoires avec n grammes

— ᴀʀᴍᴀɴ

Je recommande de rechercher le concept du «compliment à revers» et de la comédie de Don Rickles , largement considéré comme l'exemple de la forme, pour l'inspiration. (Et veuillez nous tenir informés de vos progrès. Avoir un assistant informatique sarcastique est un de mes rêves.)

— DukeZhou

@DukeZhou Mon équipe développe l'IA pour Android ici: play.google.com/store/apps/details?id=com.multiverse.jarvis C'est là que nous voulons implémenter l'algorithme.

— Praharsh Bhatt

Réponses:

Vous pouvez également créer une base de données de phrases sarcastiques, notamment à partir, par exemple, de pièces historiques. Ensuite, entraînez votre logiciel à reconnaître les schémas de ces phrases.

Par exemple, constructions grammaticales / ordre, longueur (ou circonstances qui s'accumulent jusqu'au sarcasme).

Et utilisez cette base de données comme point de départ, avec des commentaires à apprendre, ou vous pouvez utiliser la méthode ci-dessus pour améliorer votre sortie effective.

Une autre approche consisterait à utiliser une approche similaire mais inversée; étudier ces bases de données et construire une sortie équivalente basée sur la cohérence, puis extrapoler la procédure de génération de sortie. (En combinaison avec d'autres méthodes)

— à
source

Une forme simple de sarcasme implique une inversion directe de la signification littérale de la déclaration, par exemple "le beau temps que nous avons" (pendant un orage), "juste ce dont j'avais besoin" (quand quelque chose ne va pas).

Le problème avec cela dans des phrases aléatoires est que vous n'avez peut-être pas de contexte pour établir l'inversion du sens littéral.

Vous pouvez éventuellement les construire en utilisant un modèle du type "Juste ce dont j'avais besoin - (une mauvaise chose aléatoire s'est produite) aujourd'hui"

Ou, lorsqu'un résultat d'un processus est calculé, s'il n'est pas le résultat souhaité, au lieu de renvoyer "mission non réussie" ou "mission pas encore terminée", l'IA pourrait dire "vous passez une bonne journée, n'est-ce pas?" vous? - mission infructueuse "ou" grand travail, génie - mission pas encore terminée ".

La plupart des phrases aléatoires ne conviennent pas au sarcasme, de sorte qu'il ne peut être appliqué que dans des circonstances spécifiques.

Votre question ne permet pas de savoir clairement quel est le contexte de ces phrases aléatoires et, par conséquent, il n'est pas clair si ce contexte conviendrait du tout au sarcasme.

— Jnani Jenny Hale
source

Jetez un coup d'œil à l'article Une architecture modulaire pour la génération de sarcasmes non supervisés (2019) par Mishra et al.

Dans l'abstrait, les auteurs écrivent

Dans cet article, nous proposons un nouveau cadre pour la génération de sarcasmes; le système prend une opinion littérale négative en entrée et la traduit en une version sarcastique. Notre cadre ne nécessite aucune donnée couplée pour la formation.

Voici l'implémentation de référence.

— nbro
source