-
Sándorné Szatmári: @ganajtúrós bukta: 22 A Google szerint további hasonló kifejezések (nem csak iskolában, bá...2024. 07. 23, 16:23 „Mert nincs rá szó, nincsen rá...
-
ganajtúrós bukta: Régi topik azért válaszolok hátha valaki visszaír... Talán: Szekálás, abuzálás, oltogatás,...2024. 07. 23, 13:34 „Mert nincs rá szó, nincsen rá...
-
Sándorné Szatmári: @Sándorné Szatmári: kiegészítés: A nyelvi bizonytalansági tényezők (amik annál gyakoribbak...2024. 07. 01, 08:12 Fantomok a magyar szavakban
-
Sándorné Szatmári: @szigetva: 117 Valóban.. A "Fedje meg!" parancs hosszú gy-vel--->hatása: "megfedd valak...2024. 06. 29, 12:28 Fantomok a magyar szavakban
-
szigetva: @Sándorné Szatmári: Nyilván a sok ostobaság mennyiségével akarsz dominálni. Annyit azért v...2024. 06. 29, 08:35 Fantomok a magyar szavakban
Kálmán László nyelvész, a nyest szerkesztőségének alapembere, a hazai nyelvtudomány és nyelvi ismeretterjesztés legendás alakjának rovata volt ez.
- Elhunyt Kálmán László, a Nyelvész, aki megmondja
- Így műveld a nyelvedet
- Utoljára a bicigliről
- Start nyelvstratégia!
- Változás és „igénytelenség”
Kálmán László korábbi cikkeit itt találja.
![](/media/news-depesmod.png)
Ha legutóbb kimaradt, most itt az új lehetőség!
Ha ma csak egyetlen nyelvészeti kísérletben vesz részt, mindenképp ez legyen az!
Finnugor nyelvrokonság: hazugság
A határozott névelő, ami azt jelenti, hogy ‘te’
Az oroszok már a fejünkön vannak!
A big data segítségével meghatározhatóak a humor elemei? Ha így lenne, lennének vicces robotjaink...
Ma már a mesterséges intelligencia sok mindenre képes: például arcfelismerésre, a vagy magas művészet azonosítására. Viccet viszont még nem tud mesélni a robotok. Lehet, hogy nem is olyan könnyű humorosnak lenni? Hogy mi számít viccesnek, tényleg szubjektív, ráadásul az időben is igen változékony, hogy mit tartunk humorosnak. Ennek ellenére elszánt kutatók azt várják, hogy megtalálják a humornak azokat az alapelemeit, amelyeket fölhasználva akár vicces kedvű robotokat is építhetnek – számol be a University of Michigan, a Columbia University, a Yahoo! Labs és a The New Yorker közös projektjéről a Popular Science.
Az oldal az ajánló után folytatódik...
A The New Yorker minden héten képaláírás-versenyt rendez, amelyre hetente kb. 5000 ember küld be képaláírásokat. Az olvasók pedig szavaznak, hogy a legjobb három közül melyik illik leginkább az adott karikatúrához. A magazinnak tehát az elmúlt évtizedben egy hatalmas adatbázisa gyűlt össze ezekből a képaláírásokból: összesen több mint 400 rajzhoz több mint 2 millió képaláírás.
A kutatók ennek az adatbázisnak a segítségével hoztak létre egy algoritmust, amely képes megkülönböztetni a vicces képaláírásokat a nem viccesektől. Először 50 rajzot választottak és a hozzájuk tartozó 300000 aláírást; ezt egy program elemezte nyelvi szempontok szerint: miről szólnak az aláírások – emberekről, pozitív vagy negatív érzelmekről stb. Ezután a hálózatelméletet használva létrehoztak egy rangsort is, amely összekapcsolta egymással a feliratokban megjelenő egyes témákat. Majd hét embert kértek meg arra, hogy döntsenek abban, hogy egy adott rajzhoz két felirat közül melyik lenne a viccesebb.
Amikor a rangsorokat összevetették, találtak néhány trendet abban, hogy milyenek a vicces képaláírások. Azt találták, hogy a negatív képaláírások rendre viccesebbek, mint a pozitívak; illetve hogy az emberekkel kapcsolatos feliratok viccesebbek, mint a többi. Ezek az eredmények persze még nem elegendőek ahhoz, hogy egy gép jó vicceket mondjon...
Forrás