Gibt es ein KI-Modell zur Erzeugung sarkastischer Sätze?

Ich arbeite derzeit an einer Android AI App.

Ich kenne KI-Modelle, um zufällige Sätze zu erzeugen. Gibt es jedoch ein KI-Modell zur Erzeugung sarkastischer Sätze?

machine-learning algorithm

— Praharsh Bhatt
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Das Erkennen und Interpretieren von Sarkasmus ist selbst für Menschen oft eine schwierige Aufgabe. Da Sie nur die Dinge lernen können, die Sie erkennen können, sehe ich keine gültigen Wege, um Ihre Aufgabe zu erfüllen.

— Lovecraft

Wenn Sie eintauchen und genauer hinschauen, sehen wir, dass ironische Aussagen am wahrscheinlichsten sarkastisch sind. Also stattdessen; Gibt es eine Möglichkeit, zufällige ironische Aussagen zu machen?

— Praharsh Bhatt

Sie können Generative modelswie NB (Naive Bayes) und Wahrscheinlichkeit verwenden, indem Sie einen großen Korpus verwenden, um zufällige Sätze mit n Gramm zu

— erzeugen

Ich empfehle, das Konzept des "Rückhandkomplimentes" und die Komödie von Don Rickles , die weithin als Vorbild der Form angesehen wird, als Inspiration zu untersuchen. (Und bitte halten Sie uns über Ihre Fortschritte auf dem

— Laufenden

@DukeZhou Mein Team entwickelt hier AI für Android: play.google.com/store/apps/details?id=com.multiverse.jarvis Hier möchten wir den Algorithmus implementieren.

— Praharsh Bhatt

Antworten:

Sie können auch eine Datenbank mit sarkastischen Sätzen erstellen, insbesondere aus historischen Stücken. Und trainieren Sie dann Ihre Software, um Muster dieser Sätze zu erkennen.

ZB grammatikalische Konstruktionen / Reihenfolge, Länge (oder Umstände, die sich zum Sarkasmus aufbauen).

Verwenden Sie diese Datenbank als Ausgangspunkt, um Feedback zu erhalten, oder verwenden Sie die oben beschriebene Methode, um Ihre effektive Ausgabe zu verbessern.

Ein anderer Ansatz wäre die Verwendung eines ähnlichen, aber umgekehrten Ansatzes. Studieren Sie diese Datenbanken und erstellen Sie eine äquivalente Ausgabe basierend auf der Kohärenz. Extrapolieren Sie dann das Verfahren zur Generierung der Ausgabe. (In Kombination mit anderen Methoden)

— beim
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Eine einfache Form des Sarkasmus beinhaltet eine direkte Umkehrung der wörtlichen Bedeutung der Aussage, z. B. "Tolles Wetter, das wir haben" (während eines Gewitters), "genau das, was ich brauchte" (wenn etwas schief geht).

Das Problem dabei ist, dass Sie möglicherweise keinen Kontext haben, um die Umkehrung der wörtlichen Bedeutung festzustellen.

Sie könnten sie möglicherweise konstruieren, indem Sie eine Vorlage nach dem Motto "Genau das, was ich brauchte - (zufällige schlimme Sache ist passiert) heute" verwenden.

Oder wenn ein Ergebnis eines Prozesses berechnet wird, wenn es nicht das gewünschte Ergebnis ist, anstatt "Mission erfolglos" oder "Mission noch nicht abgeschlossen" zurückzugeben, könnte die KI sagen "Sie haben einen großartigen Tag, nicht wahr?" Sie? - Mission erfolglos "oder" große Arbeit, Genie - Mission noch nicht abgeschlossen ".

Die meisten zufälligen Sätze sind nicht für Sarkasmus geeignet, daher können sie nur unter bestimmten Umständen angewendet werden.

Aus Ihrer Frage geht nicht hervor, wie der Kontext für diese zufälligen Sätze aussieht, und daher ist nicht klar, ob dieser Kontext überhaupt für Sarkasmus geeignet wäre.

— Jnani Jenny Hale
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Schauen Sie sich das Papier A Modular Architecture for Unupervised Sarcasm Generation (2019) von Mishra an et al.

In der Zusammenfassung schreiben die Autoren

In diesem Artikel schlagen wir einen neuen Rahmen für die Erzeugung von Sarkasmus vor. Das System nimmt eine buchstäblich negative Meinung als Eingabe und übersetzt sie in eine sarkastische Version. Unser Framework benötigt keine gepaarten Daten für das Training.

Hier ist die Referenzimplementierung.

— nbro
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