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 ====== GANSO: Generación automática de relatos literarios cortos por medio de sincronización ontológica de una red neuronal recurrente y un generador de texto ====== ====== GANSO: Generación automática de relatos literarios cortos por medio de sincronización ontológica de una red neuronal recurrente y un generador de texto ======
  
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 ===== Resumen ===== ===== Resumen =====
 El objetivo del proyecto consiste en desarrollar un método que permita la generación automática de cuentos cortos a partir de una palabra del diccionario elegida al azar. La intención es que el resultado sea evaluado por expertos literarios contra cuentos cortos escritos por estudiantes universitarios en creación literaria. El método que proponemos está basado, por un lado, en la generación por reescritura de fragmentos clásicos de la literatura con la ayuda de una red neuronal recurrente (RNN)[(Ryan Kiros. [[https://github.com/ryankiros/neural-storyteller|//Neural Storyteller//]] (2015))][(Yukun Zhu, Ryan Kiros, Richard Zemel, Ruslan Salakhutdinov, Raquel Urtasun, Antonio Torralba, Sanja Fidler. //Aligning Books and Movies: Towards Story-like Visual Explanations by Watching Movies and Reading Books.// arXiv preprint arXiv:1506.06724 (2015).)]. Por otro lado, se intentaría generar de una estructura narratológica y estilística única para cada relato por medio de ontologías narrativas [(Henrik Schärfe. //Narrative Ontologies.// KEST2004. ed. / C.G. Cao; Y.F. Sui. Tsinghua : University Press, 2004. p. 19-26.)] y generacińo de lenguaje natural por medio de gramáticas de árboles adjuntos y expresiones lógicas[(beltrachini>C. Gardent and L. Perez-Beltrachini A Statistical, Grammar-Based Approach to Micro-Planning In Computational Linguistics, To Appear.)]. La intuición científica de fondo es que la generación por RNN a partir de un corpus de clásicos de la literatura podría proporcionar los elementos léxicos y contextuales de base para permitir, en una etapa posterior, completar la generación con una estructura narratológica determinada por una ontología y un estilo caracterizado por expresiones lógicas asociadas a gramáticas de árboles adjuntos. El objetivo del proyecto consiste en desarrollar un método que permita la generación automática de cuentos cortos a partir de una palabra del diccionario elegida al azar. La intención es que el resultado sea evaluado por expertos literarios contra cuentos cortos escritos por estudiantes universitarios en creación literaria. El método que proponemos está basado, por un lado, en la generación por reescritura de fragmentos clásicos de la literatura con la ayuda de una red neuronal recurrente (RNN)[(Ryan Kiros. [[https://github.com/ryankiros/neural-storyteller|//Neural Storyteller//]] (2015))][(Yukun Zhu, Ryan Kiros, Richard Zemel, Ruslan Salakhutdinov, Raquel Urtasun, Antonio Torralba, Sanja Fidler. //Aligning Books and Movies: Towards Story-like Visual Explanations by Watching Movies and Reading Books.// arXiv preprint arXiv:1506.06724 (2015).)]. Por otro lado, se intentaría generar de una estructura narratológica y estilística única para cada relato por medio de ontologías narrativas [(Henrik Schärfe. //Narrative Ontologies.// KEST2004. ed. / C.G. Cao; Y.F. Sui. Tsinghua : University Press, 2004. p. 19-26.)] y generacińo de lenguaje natural por medio de gramáticas de árboles adjuntos y expresiones lógicas[(beltrachini>C. Gardent and L. Perez-Beltrachini A Statistical, Grammar-Based Approach to Micro-Planning In Computational Linguistics, To Appear.)]. La intuición científica de fondo es que la generación por RNN a partir de un corpus de clásicos de la literatura podría proporcionar los elementos léxicos y contextuales de base para permitir, en una etapa posterior, completar la generación con una estructura narratológica determinada por una ontología y un estilo caracterizado por expresiones lógicas asociadas a gramáticas de árboles adjuntos.
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