Reescrita sentencial baseada em traços de personalidade

• Stavracas Neto, Georges Basile ^[1] ; Paraboni, Ivandré ^[1]
  1. [1] Universidade de São Paulo

     Universidade de São Paulo

     Brasil

     
• Localización: Linguamática, ISSN 1647-0818, Vol. 12, Nº. 1, 2020, págs. 49-61
• Idioma: portugués
• Títulos paralelos:
  • Personality-dependent sentence rewriting
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• Resumen
  • English

    Natural Language Generation (NLG) systems are central to the development of psychologically plausible human-computer communication that does not rely on canned text, and which makes use of a wide range of strategies to model some stylistic variation. Among these, the use of computational models of human personality has emerged as a popular alternative in the field. In this context, the present work presents a text-to-text (or sentential rewriting) GLN model for Portuguese that takes into account, in addition to the sentence to be rewritten, information about the personality of a target speaker of interest. More specifically, the model transforms the input sentence into another one in which certain lexical forms are replaced by terms more suited to a certain personality type. Results suggest that personality-based generation produces sentences that are closer to those produced by a human speaker with those personality traits than what would be possible without access to this information, thus paving the way for future studies of speaker-dependent natural language generation in Portuguese.

  • português

    Sistemas de Geração de Língua Natural (GLN) são centrais para o desenvolvimento de comunicação humano-computador realista e psicologicamente plausível que não recorra ao uso de texto fixo ou predefinido, fazendo uso de uma ampla gama de estratégias para modelar alguma forma de variação estilística. Entre estas estratégias, o uso de modelos computacionais da personalidade humana emergiu como uma alternativa popular na área. Neste contexto, o presente trabalho apresenta um modelo de GLN do tipo texto-para-texto (ou reescrita sentencial) para o português que leva em conta, além da sentença a ser reescrita, informações sobre a personalidade de um locutor-alvo de interesse. Mais especificamente, o modelo transforma a sentença de entrada em outra na qual certas formas lexicais são substituídas por termos mais adequados ao tipo de personalidade-alvo fornecido. Resultados sugerem que as sentenças geradas com base em personalidade são mais próximas das que seriam produzidas por um locutor humano com as características de personalidade fornecidas do que seria possível sem acesso a essa informação, e abrem assim caminho para futuros estudos de geração de língua natural personalizada em português.