< Terug naar vorige pagina

Project

Tensoren en neurale netwerken voor creatieve taalgeneratie

Hedendaagse taalverwerkingssystemen zijn uitsluitend taakgericht: een machinaal leermodel wordt getraind op een aanzienlijke hoeveelheid trainingsdata, waarbij de parameters van het model worden geoptimaliseerd om de best mogelijk output te genereren voor een bepaalde taak of probleem. Op die manier bootsen de systemen menselijk taalgebruik enkel na, en laten ze weinig ruimte voor creativiteit. Dit project heeft als doel te onderzoeken in hoeverre verschillende soorten creativiteit kunnen worden ingebed in een computationeel taalmodel. Taalkundige theorieën over metaforisch taalgebruik analyseren metaforische uitdrukkingen als een conceptuele mapping van het ene semantische domein naar het andere, wat ze tot een prototypisch voorbeeld van combinationele creativiteit maakt. Het onderzoek zal zich richten op de generatie van metaforische uitdrukkingen aan de hand van domeinmappings geïnduceerd door een tensorfactorisatiemodel. Om eveneens creativiteit binnen grotere tekstgehelen te genereren - van zinsniveau tot documentniveau - zal gebruik worden gemaakt van neurale netwerken. Het onderzoek zal zich toespitsen op de modificatie van neurale netwerken voor creatieve taalgeneratie, met name door het netwerk bepaalde beperkingen op te leggen. Onbeperkte neurale netwerken proberen de data waarop ze zijn getraind zo goed mogelijk te reproduceren; door het neuraal netwerk beperkingen op te leggen, wordt het netwerk aangemaand te zoeken naar nieuwe manieren om dezelfde semantische inhoud uit te drukken - een proces dat zich uitermate leent voor explorerende en transformationele creativiteit.
Datum:10 dec 2020 →  30 sep 2022
Trefwoorden:tensors, neural networks, language generation, creativity, metaphor
Disciplines:Natuurlijke taalverwerking, Computationele linguïstiek