Disney Research desarrolla Inteligencia Artificial que puede evaluar historias cortas

Disney Research desarrolla Inteligencia Artificial que puede evaluar historias cortas

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Escribir historias puede ser una cosa complicada porque la mayor parte del tiempo lo que imaginamos en nuestras cabezas a veces no se traduce tan bien cuando está escrito.

Luego está también el caso del ego, donde a veces pensamos que lo que escribimos es único y se convertirá en el próximo Bestseller de la generación actual.

Ahí es donde entran los editores que pueden ofrecer consejos y también evaluar historias para ver si vale la pena publicarlas.

Sin embargo, puede ser un proceso bastante tedioso, especialmente con todos los manuscritos que se envían a diario, pero la gente en Disney Research ha desarrollado una Inteligencia Artificial que potencialmente se puede utilizar para determinar si un cuento es bueno o no.

Según Boyang “Albert Li”, investigador de Disney Research, “Nuestras redes neuronales tuvieron cierto éxito en la predicción de la popularidad de las historias.

Todavía no puede usarlos para seleccionar ganadores para su concurso local de escritura, pero pueden ser usados ​​para guiar la investigación futura.

“Básicamente suena como si la Inteligencia Artificial pudiera saber si una historia será popular o no, en oposición a si o no ganará ningún premio por su escritura (algunos libros no se leen tan bien, pero todavía pueden ser populares debido a la tendencia actual).

Con el fin de determinar si una historia es popular, los investigadores tuvieron que entrenar primero a la inteligencia artificial para entender la popularidad, fueron a Quora y utilizaron el sistema de la plataforma como una medida de popularidad.

Para entender la semántica compleja de las historias, el equipo de investigación buscó formas de representar la influencia de las estructuras de la historia en las redes neuronales porque una secuencia de eventos puede interactuar para revelar intenciones de carácter.

Los investigadores desarrollaron la IA que evaluaron regiones separadas de cada historia.

Crearon una red que miraba a las regiones interdependientemente y otra red que tomó una visión holística, buscando cómo el significado de los acontecimientos y las regiones de la historia emergieron de la historia entera.

En cada caso, las IA hicieron predicciones de cuáles textos resultarían más populares entre los lectores.

En los experimentos, las redes neuronales mostraron mejoras con respecto a un sistema de evaluación de texto de línea de base, la red neuronal holística registró una mejora del 18 por ciento.

Fuente: Ubergizmo

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