Algorithme AI de l'ordinateur pour écrire des phrases?

Je suis à la recherche d'informations sur des algorithmes pour traiter le texte en phrases ou de suivre une structure lors de la création de phrases qui sont valides dans un humain normal langue comme l'anglais. Je voudrais savoir si il y a des projets de travail dans ce domaine que je peux aller apprendre ou de commencer à l'utiliser.

Par exemple, si j'ai donné un programme à un nom, à condition qu'il avec un dictionnaire des synonymes (pour les paroles) et de la partie du discours (donc il compris où chaque mot appartenait à une phrase) - pourrait-il créer un hasard, valide phrase?

Je suis sûr qu'il y a de nombreuses sous-sections de ce type de recherche afin de les pistes ce serait génial.

source d'informationauteur Xeoncross | 2011-04-08

  1. 16

    Le terrain que vous cherchez s'appelle en langage naturel génération, un sous-domaine du traitement du langage naturel
    http://en.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing

    Phrase génération est beaucoup plus facile ou difficile en fonction de la façon dont vous voulez que les peines. Actuellement, il n'y a pas de programmes qui sera en mesure de générer 100% sensible phrases donné des noms (même avec un dictionnaire des synonymes) -- si c'est ce que tu veux dire.

    Si, d'autre part, vous serait satisfait de non-sens, parfois non grammaticale, alors vous pourriez essayer un n-gramme en fonction générateur de phrases. Ces juste de la chaîne d'ensemble de mots qui ont tendance à apparaître dans la séquence, et 3 à 4 grammes de générateurs de regarder tout à fait d'accord parfois (bien que vous aurez à reconnaître que ce qui génère beaucoup de courrier indésirable (spam).

    Voici une introduction aux notions de base de n-grammes en fonction de la génération, à l'aide de NLTK:
    http://www.nltk.org/book/ch02.html#generating-random-text-with-bigrams

  2. 9

    Ce qui est appelé NLG (en Langage Naturel Génération), même si c'est principalement la tâche de génération de texte qui décrit un ensemble de données. Il y a aussi beaucoup de recherche sur complètement aléatoire phrase génération.

    Un point de départ est d'utiliser des chaînes de Markov pour générer des phrases. Comment c'est fait, c'est que vous avez une matrice de transition qui dit quelle est la probabilité de transition entre chaque chaque partie du discours. Vous avez également la plus probable de début et de fin de partie de discours d'une phrase. Mettez tout cela ensemble et vous pouvez susceptibles de générer des séquences de parties de discours.

    Maintenant, vous êtes loin d'être terminé, ce sera tout d'abord de ne pas offrir un très bon résultat que vous êtes seulement compte tenu de la probabilité entre les mots (aussi appelé bi-grammes), de sorte que ce que vous voulez faire est de l'étendre à regarder, par exemple, à la matrice de transition entre les trois parties de discours (ce qui fait une matrice 3D et vous donne trigrammes). Vous pouvez l'étendre à 4 grammes, 5 grammes, etc. en fonction de la puissance de traitement et si votre corpus peut remplir une telle matrice.

    Enfin, vous avez besoin d'arranger les choses comme objet de l'accord (sujet-verbe-d'accord, adjectif-verbe-accord (pas en anglais), etc.) et tendues, afin que tout soit en harmonie.

  3. 3

    Oui. Il y a certains travaux portant sur la résolution de problèmes dans le GNL avec IA techniques. Autant que je sache, il n'existe actuellement aucune méthode que vous pouvez utiliser pour n'importe quel usage pratique.

    Si vous avez le fond, je suggère de se familiariser avec certains travaux par Alexander Koller de l'Université de la Sarre. Il explique comment code NLG à PDDL. L'article principal, vous aurez envie de lire est "la Phrase générant une planification problème".

    Si vous n'avez pas d'arrière-plan en PNL, il suffit de chercher pour le cours en ligne ou des supports de cours par Michael Collings ou Dan Jurafsky.

  4. 1

    Écriture aléatoire des phrases n'est pas si difficile que ça. Tout analyseur manuel est simple-anglais-grammaire exemple peut être exécuté dans le sens inverse pour générer grammaticalement correct non-sens des phrases.

    Une autre façon est le mot-tuple-marche aléatoire, rendu populaire par le vieux BYTE magazine PARODIE, ou des trucs comme
    http://www.perlmonks.org/index.pl?node_id=94856