Atualmente, estou trabalhando em um aplicativo de IA do Android.
Estou ciente dos modelos de IA para gerar frases aleatórias. No entanto, existe um modelo de IA para gerar sentenças sarcásticas?
machine-learning
algorithm
Praharsh Bhatt
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Generative models
como NB (Naive Bayes) e usar probabilidade usando um corpus grande para gerar sentenças aleatórias com n gramasRespostas:
Você também pode criar um banco de dados de frases sarcásticas, especialmente de, por exemplo, peças históricas. E então treine seu software para reconhecer padrões dessas frases.
Por exemplo, construções gramaticais / ordem, comprimento (ou circunstâncias que se acumulam no sarcasmo).
E use esse banco de dados como ponto de partida, com feedback para aprender, ou você pode usar o método acima para melhorar sua saída efetiva.
Outra abordagem seria usar uma abordagem semelhante, mas reversa; estudar esses bancos de dados e criar uma saída equivalente com base na coerência e, em seguida, extrapolar o procedimento de geração de saída. (Em combinação com outros métodos)
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Uma forma simples de sarcasmo envolve uma reversão direta do significado literal da afirmação, por exemplo, "estamos com bom tempo" (durante uma tempestade), "exatamente o que eu precisava" (quando algo dá errado).
O problema de fazer isso em frases aleatórias é que você pode não ter contexto para estabelecer a reversão do significado literal.
Você pode construí-los usando um modelo como "Exatamente o que eu precisava - (aconteceu algo aleatório) hoje"
Ou, quando um resultado de um processo é calculado, se não for o resultado desejado, em vez de retornar "missão malsucedida" ou "missão ainda não concluída", a IA poderia dizer "você está tendo um ótimo dia, não é" você? - missão malsucedida "ou" grande obra, gênio - missão ainda não concluída ".
A maioria das sentenças aleatórias não é adequada para sarcasmo, portanto só pode ser aplicada em circunstâncias específicas.
Não está claro em sua pergunta qual é o contexto dessas sentenças aleatórias e, portanto, não está claro se esse contexto seria adequado para o sarcasmo.
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Dê uma olhada no artigo Uma arquitetura modular para geração não supervisionada de sarcasmo (2019) de Mishra et al.
No resumo, os autores escrevem
Aqui está a implementação de referência.
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