COLINGSep, 2022

通过获取并行拟人化数据对无生命实体进行人格化：PINEAPPLE

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TL;DR本文提出了 PINEAPPLE 模型，通过 seq2seq 模型和语料库 PersonifCrop 生成拟人化文本，实现了人物属性生成， 同时测试表明，模型 fine-tuning 能够带来显著的拟人化质量提升。
发现论文，激发创造
  • 生命机器：非典型动物的研究

    本文提出了一种新的动物检测方法，针对非典型动物的情况，并创建了第一个非典型动物检测数据集，通过使用 BERT 上下文化单词嵌入来更好地捕捉单词的细粒度上下文属性，提供了一个完全无监督的管道，本文表明我们的方法在高度复杂的语言使用方面提供了更精确的非典型动物表征。

    May, 2020

  • 表现和体验像人类的生成角色

    本研究考虑将行为规则、奖励和人类示范化为生成 AI 代理即程序化人物角色，以模拟人类玩家的游戏体验，通过 Go-Explore 强化学习方法来训练人类化的代理，其结果显示生成的代理呈现出人类玩家的不同游戏风格和体验响应，同时对玩家体验的考虑，能够更好地推动行为探索。

    Aug, 2022

  • 供应即时反馈生成的作者定义的 AI 角色

    根据作家定义的目标读者的 AI 角色生成按需反馈，为支持作家使用人工智能而拓展了社会技术视角。

    Sep, 2023

  • 隐喻释义生成：用字面文本来训练隐喻语言模型

    通过使用隐喻语言模型掩盖字面意思从而生成比喻性的解释，且该方法不仅关注动词，还包括名词和形容词。 这种方法在元数据的分类中实现了比人工方法更高的水平。

    Oct, 2022

  • 使用象征主义和区分式解码生成隐喻的 MERMAID

    通过使用并行语料库以及基于序列到序列模型和隐马尔可夫模型的方法，本文构建了一个自动跨领域语义映射的框架，通过生成一些具有语义相似性的例子，实现了提取图形用户界面元素的语义。

    Mar, 2021

  • 人工智能的拟人化：机遇和风险

    研究人员发现，人们将人性化特征赋予 AI 系统的倾向会严重影响其在法律层面上的合规性，并对人类与 AI 之间的互动方式产生根本性的改变，实现潜在的操纵和负面影响。为了提高 AI 系统的可靠性，我们提出了一种谨慎使用人性化策略的保守策略。

    May, 2023

  • 分析鹦鹉学舌在释义生成数据集上的表现

    本文分析了用于释义生成研究的常用数据集，发现当用标准度量进行评估时，简单地模仿输入句子超越了文献中的最先进模型，说明模型可能似乎熟练地生成释义，尽管对输入句子只进行了微不足道的更改，甚至完全没有更改。

    Aug, 2019

  • 使用比喻进行写作润色：任务、数据集和神经网络方法

    本篇论文提出了 Writing Polishment with Simile（WPS）的新任务，探究机器是否能够像我们人类一样，使用比喻精细地改善文本。在此基础上，使用 transformer 架构设计两阶段 Locate&Gen 模型，首先定位比喻插值应该出现的位置，然后生成与该位置相关的比喻，实验结果证明了 WPS 任务的可行性，并揭示了未来研究方向，以 实现更好的自动文本精修。同时，文章释出了一个包含 500 万个带上下文中文比喻的数据集。

    Dec, 2020

  • 当语言模型坠入爱河：Transformer 语言模型中的动物处理

    Animacy is a crucial aspect of cognitive processing and language, impacting memory, vision, and language comprehension; transformer language models (LMs) are sensitive to lexical semantic nuances of animacy despite lacking access to extralinguistic information, demonstrating their ability to adapt even to stories involving atypically animate entities.

    Oct, 2023

  • 轻松生成亚瑟式的比喻：基于风格转换的比喻生成方法

    本文提出了一种自动构建平行语料库、用预训练的序列转序列模型 fine-tune 的方法，能够生成不同于训练数据中的新奇的明喻，而且相比两位文学专家和三种对比方法，能够更好地生成新奇的明喻，并展示了用生成的明喻替换机器生成的故事中的文字部分可以提高语言的唤起性和被人类接受程度。

    Sep, 2020