Исследование лексико-семантических знаний при создании новых загадок на португальском языке
Exploring Lexical-Semantic Knowledge in the Generation of Novel Riddles in Portuguese
2018-01-01
SCID: 54.1/rueqa69q
Discuss with AI
генерация загадок на португальском языкепризнаки концептовоценка людьмилексико-семантические знаниягенерация естественного языка
Figures from the paper
Abstract (AI)
В работе описывается подход к автоматической генерации новых загадок на португальском языке, в конечном итоге обладающих юмористической ценностью. Генерация загадок вписывается в общую архитектуру системы генерации естественного языка (NLG) и может осуществляться с использованием различных моделей, описанных в данной работе; все они основаны на признаках концепта, полученных из лексико-семантической базы знаний. Сгенерированные загадки были вручную оценены людьми, которые сочли их в достаточной степени интерпретируемыми, неожиданными и оригинальными, хотя их юмористический потенциал оказался невысоким.
Key Findings
1
Люди-оценщики сочли сгенерированные загадки достаточно интерпретируемыми, удивительными и оригинальными.
2
В рамках единой архитектуры генерации естественного языка реализовано несколько моделей создания загадок.
3
Несмотря на положительные оценки интерпретируемости, неожиданности и оригинальности, сгенерированные загадки обладали низким юмористическим потенциалом.
4
Модели генерируют загадки, используя признаки понятий, полученные из лексико-семантической базы знаний.
5
Исследование посвящено автоматической генерации новых загадок на португальском языке с более широкой целью создания юмористического контента.
Research Object
Автоматически генерируемые оригинальные загадки на португальском языке
Research Subject
Лексико-семантические знания и основанные на признаках модели NLG для генерации загадок, оцениваемые по интерпретируемости, неожиданности, оригинальности и юмористическому потенциалу
Publication Details
Publication Date
2018-01-01
Journal
Publisher
ISSN
Open access PDF
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest