Generación de narrativa basada en criterios de calidad aprendidos automáticamente

En la sociedad actual, tenemos en alta estima a aquellas personas que demuestran tener un alto grado de creatividad, ya que implica la correcta aplicación de habilidades cognitivas que comúnmente consideramos reflejo de inteligencia. Con este proyecto, intentamos arrojar algo de luz sobre la creatividad computacional, concentrándonos en el ámbito de la generación automática de historias. Veremos los diferentes paradigmas existentes para la generación automática de historias, así como los sistemas previamente implementados, que nos han servido de referencia para completar el nuestro propio. Expondremos los detalles de nuestro sistema, un primer prototipo de un generador de historias capaz de valorar sus propios resultados, de forma que pueda filtrarlos para presentar los que considera mejores, además de poder cambiar completamente el contexto y el contenido de la historia de forma sencilla. Para ello, nos hemos basado en la generación de historias basada en gramáticas formales, con filtrado basado en un modelo generado previamente mediante aprendizaje máquina. Dicho modelo es generado a partir de las valoraciones de usuarios reales a historias generadas por el sistema para, posteriormente, analizar qué elementos de esas historias son los que desencadenan dicha valoración. De esta forma, estamos estudiando qué elementos hacen que una historia sea interesante para una persona, lo cual es especialmente interesante debido a la falta de consenso en este ámbito. A la hora de narrar las historias, hemos utilizado un enfoque basado en plantillas predefinidas por simplicidad, ya que la generación de lenguaje natural queda fuera del ámbito de este proyecto. Con todo esto, hemos conseguido implementar un generador de historias básico capaz, no sólo de generar un número muy elevado de historias diferentes, si no de valorar cuáles de esas historias son interesantes.

Generación de lenguaje natural a partir de grafos semánticos

Hoy en día la cantidad de información de la que el mundo dispone es inmensa y la gran mayoría está al alcance de un click gracias a las tecnologías de la información. Muchos de los recursos que existen en Internet están escritos a mano por personas y para personas, pero este hecho tiene muchas limitaciones, como el idioma, el contenido, las expresiones en la comunicación o la disposición de la información en el texto. Todos estos factores influyen en el lector permitiendo entender mejor o peor los conceptos, relaciones e ideas que se expresan. Un ejemplo de un recurso muy utilizado a día de hoy es Wikipedia, que cuenta con más de cinco millones de artículos en inglés y más de un millón en otros doce idiomas entre los cuales se encuentran el castellano, el francés y el alemán. Por otro lado, existen otros recursos que aportan información de otras formas más interesantes desde el punto de vista de la informática, como pueden ser ConceptNet o WordNet. Las ventajas que ofrecen este tipo de recursos son que no disponen de varios lenguajes, es decir el conocimiento está unificado en uno solo, no tienen estructura de texto y se puede automatizar más fácilmente la inserción de nueva información, lo que se traduce en un crecimiento más rápido del conocimiento. Este tipo de recursos son ideales para su uso en aplicaciones informáticas gracias a que no es necesario un proceso de extracción de información de la fuente. Sin embargo, este tipo de información no está pensada para la lectura por parte de un humano, ya que se enfrentaría a muchos datos de golpe y sin un orden lógico para la comprensión, además de carecer de la conjugación propia o traducción a un idioma concreto. Este trabajo tiene como objetivo principal partir de un recurso de información no legible ni manejable por humanos e ideado para el uso por computadoras, y dar lugar a una interpretación de esta información que permita la lectura y comprensión en lenguaje natural por personas. Podemos verlo como un trabajo que posibilita y facilita el entendimiento Máquina-Hombre. Para ello se hace uso de un sistema de generación de lenguaje natural, inteligencia artificial y de la creatividad computacional. Además, este trabajo forma parte de un proyecto mayor, del que hablaremos en la sección 2.5, en el que se generan nuevos conceptos a partir de otros. El papel que desempeña esta aplicación permite describir los nuevos conceptos generados y poder entenderlos. A la hora de abordar el problema de la generación de texto podemos encontrar varias formas de atacar la cuestión, y todas las soluciones se pueden considerar como válidas. Se implementarán sistemas de diferente complejidad y naturaleza, como generadores básicos de textos o generadores con planificación y otras soluciones comunes en este campo como el uso de plantillas y el estudio de las propiedades de los textos generados por los humanos. Por esta razón, en este trabajo se desarrollarán varios métodos y se valorarán según ciertos criterios como la claridad del texto, su organización, o si se ha hecho un buen uso de la gramática o la ortografía. Como objetivos secundarios de este proyecto podemos remarcar la generación de un servicio web que permita que esté disponible la aplicación para su uso, y aporte valor tanto al mundo de la investigación como al del conocimiento. También se valora la semejanza a los generados por humanos.