¿Alguien ha hecho un detector / constructor de metáforas como parte de un sistema de Inteligencia General Artificial?

Answer 1

En la década de 1990, Robert French en el laboratorio de Douglas Hofstadter en la Universidad de Indiana desarrolló un sistema llamado Tablero en el que los participantes intentaban enseñar razonamiento analógico a un programa de computadora. [1] [2] El propio Hofstadter ha estado muy interesado en la metáfora y el razonamiento analógico durante mucho tiempo. [3]

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[1] RM francés, Hofstadter D (1992?). Tablero de la mesa: un modelo estocástico emergente de creación de analogías. (http://www.nbu.bg/cogs/personal/…)

[2] RM francés (2002). El modelado computacional de la analogía. TENDENCIAS EN LAS CIENCIAS Cognitivas. (http://scholar.google.com/schola…)

[3] Hofstadter DR (1996). Conceptos fluidos y analogías creativas: modelos informáticos de los mecanismos fundamentales del pensamiento. (Conceptos fluidos y analogías creativas: modelos informáticos de los mecanismos fundamentales del pensamiento: Douglas R. Hofstadter: 9780465024759: Amazon.com: Libros)

Answer 2

Me encontré con esto la semana pasada. Es una técnica para identificar metáforas computacionalmente en texto escrito. Lo bueno para mí es que puede identificar metáforas “implícitas” y no está realmente basada en palabras clave sintácticas (por ejemplo, x es como y).

http://luci.ics.uci.edu/websiteC…

Resumen:
Las metáforas conceptuales son fundamentales para la cognición humana, pero la mayoría de los tratamientos lingüísticos computacionales previos de la metáfora se centran en discernir el significado literal de una metáfora. En su lugar, este artículo presenta una identificación computacional de metáforas (CMI), una técnica para identificar metáforas conceptuales potenciales en un texto escrito. Esta técnica se basa en trabajos previos relacionados con la lingüística cognitiva y la lingüística computacional. CMI depende del mapeo de preferencias de selección desde un corpus de origen a un corpus objetivo para identificar mapeos metafóricos. Los resultados de los ejemplos se presentan y luego se evalúan a través de dos métodos: comparación con el análisis lingüístico experto y evaluación realizada por sujetos humanos no expertos. Los resultados muestran que CMI es un medio eficaz para identificar metáforas conceptuales; las metáforas identificadas computacionalmente se muestran conceptualmente similares a las identificadas en el análisis lingüístico experto anterior, y las puntuaciones de confianza asignadas por el sistema a las metáforas identificadas se correlacionan significativamente con las evaluaciones de sujetos no expertos. Este trabajo representa una dirección novedosa, tanto para la investigación de la lingüística computacional en la metáfora, como para la investigación de inteligencia artificial en general.

Answer 3

De hecho, he leído mucho desde que publiqué esto. Doug Hofstadter investigó mucho sobre este tema.