متنوع

يستخدم الباحثون التعلم الآلي لتفكيك الهجاء ، ويوافق السخرية

يستخدم الباحثون التعلم الآلي لتفكيك الهجاء ، ويوافق السخرية


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

في ورقة تم تقديمها دون سخرية في مؤتمر AAAI حول الذكاء الاصطناعي ، تمكن الباحثون من التفكيك البصل العنوان ، عنصر أساسي في موقع الأخبار الساخرة ، لعزل السخرية من خلال تغذية أكثر من ألف عنوان من المنشور والعناوين الرئيسية وثيقة الصلة ، ولكن الجادة ، لعكس هندسة ما يجعل العنوان مضحكًا.

جهد جاد ، يمزح جانبًا

وكوظيفة مصقولة للإدراك البشري ، يُنظر إلى الدعابة على نطاق واسع على أنها سمة إنسانية جوهرية ، وهي شيء يتجاوز اللعب البسيط الذي يعتمد على العلاقات بين الإشارات الاجتماعية اللفظية والجسدية المعقدة لإطلاق سراح مبتهج من الضحك.

لم يتقن أحد هذا الشكل الفني أكثر من كتّاب العناوين الرئيسية لـ البصل، المنشور الأمريكي الساخر الذي يستخدم أعراف التقارير الإخبارية الجادة على غرار الخدمة السلكية لتأثير رائع في تهكم الأحداث الجارية.

بعض الأحيان، البصل العنوان نفسه يكفي لنقل النكتة بشكل كامل. أخذ هذا كنقطة انطلاق ، قام الباحثان روبرت ويست ، عالم الكمبيوتر في مدرسة البوليتكنيك الاتحادية في لوزان في سويسرا وإريك هورفيتز ، مدير أبحاث مايكروسوفت في ريدموند ، واشنطن ، بتجميع أكثر من 1000البصل عناوين لتحليلها.

ابتكر الباحثون لعبة على الإنترنت ، Unfun.me ، حيث يحاول المستخدم أخذ عنوان فكاهي من البصل وتحويله إلى عنوان جاد في أقل عدد ممكن من الكلمات.

تمكن ويست وهورفيتز من تجميع حوالي 2800 بديل جاد وعديم الفكاهة للعناوين الرئيسية الأصلية في البصل التي اختاروها. قال ويست إن التعديلات التي تم إجراؤها من خلال Unfun.me ، "ضع إصبعًا على المفتاح الدقيق الذي يثير الفكاهة".

قاموا بتشغيل هذه من خلال خوارزمية التعلم الآلي لمحاولة تحديد نمط في التغييرات التي تم إجراؤها لإنتاج عناوين جادة من شأنها أن تشرح ما الذي يصنعه البصل عناوين مضحكة في المقام الأول.

التفكيك البصل العناوين

ما وجده الباحثون بعد التفكيك البصل العناوين الرئيسية هي أنها تتبع بنية منطقية مشتركة وهي الآلية التي تجعل العنوان مضحكًا.

يطلق الباحثون على هذه الآلية "القياس الخاطئ". كما هو الحال مع التشبيهات العادية ، تشترك الكلمات التي تم تبديلها في ارتباط مهم ، ولكنها مع ذلك تختلف اختلافًا جذريًا في المعنى.

مثال تم الاستشهاد به [PDF] في الدراسة ، العنوان الأصلي "بوش يختار خلفية ليزر للصورة الرئاسية" والعنوان المحرر ، "مختارات بوش قروي خلفية الصورة الرئاسية "، يوضح فكرة التشبيه الخاطئ.

في هذه الحالة ، تربط خلفية الصورة بين الكلمتين - خلفية الليزر التي سيكون كل طفل في المدرسة على دراية بها في الثمانينيات والتسعينيات من القرن الماضي والإعداد الريفي الذي قد تستخدمه لالتقاط صور أكثر جدية - ولكن خلفيات الليزر هي بقايا من الطفولة ، مما يورط شخصية وذكاء بعقب نكتة الرئيس السابق جورج دبليو بوش.

نتائج أخرى

إلى جانب القياس الخاطئ ، غالبًا ما تندرج الكلمات التي تم تبديلها في علاقة معارضة ، والتي قسمها الباحثون إلى عدة فئات فرعية ، مثل المكانة العالية والمنخفضة ، والنوايا الحسنة والسيئة ، والاستجابة المعقولة والسخيفة ، وأزواج مماثلة.

حددوا أيضًا أن الجزء الأخير من الجملة كان من المرجح أن يتم تحريره ، مشيرًا إلى أن العناوين الرئيسية تحتوي في الواقع على بنية سرديّة مضمّنة داخلها ، مع استخدام الكلمات القليلة الأخيرة كعنوان رئيسي.

يأمل الباحثون أن تضع هذه الأفكار الأساس لروح الدعابة الناتجة عن الكمبيوتر ، أو حتى تساعد الذكاء الاصطناعي في تصفية الأخبار المزيفة من التقارير الحقيقية.


شاهد الفيديو: Machine learning algorithms in Arabic خوارزميات تعلم الآلة (قد 2022).