Nlp 在自然语言生成中实现创造力?

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基于“固定数据集”监督学习的方法能否在NLG中实现创造力?

这个问题迫使您定义“实现创造力”。我会想,如果一只鹦鹉整天用新的方式把单词和短语串在一起,我不会说它有创造力,直到它达到一个目标,或者引起一种感觉。如果“Polly Want cracker”出现在训练集中,那么我就不会认为看到鹦鹉尝试那个动作是有创意的。我不相信监督学习能做到这一点。您可以使用数据来训练诸如Bert和word2vec之类的模型,使其了解在某个情境中使用单词的概率,并通过主题建模来保持主题,并且可以以不太可能的方式将其组合在一起,使其看起来新颖。这就是创造力吗