-
mederi: @szigetva: 19 Ami kezdeti feltételezéssel indul, nem cáfolható, de rendszere bizonyítható,...2021. 03. 01, 08:46 Mi végett kell beszólni?
-
szigetva: @mederi: A hozzászólásaidra nehéz reagálni, mert amit írsz azt nem nagyon lehet a nyelvtud...2021. 02. 28, 13:08 Mi végett kell beszólni?
-
mederi: Az ok és a cél szavak használata -mint a "miatt" és "végett"- esetében, szerintem azért cs...2021. 02. 28, 12:45 Mi végett kell beszólni?
-
szlagy1: Én ebből a 10-ből szívesen kivenném Esterházyt, Nádast, Konrádot, Hemző Károly (fotográfus...2021. 02. 26, 17:19 Kik a legtöbbet idegen nyelvre fordított...
-
mrregisterz: Egy újságíró írta: B. Krisztián ígéretéhez híven elfogadta a büntetést, de az ügyész súlyo...2021. 02. 26, 10:54 Mi végett kell beszólni?
Nyelvről vitatkozik kollégáival?
Kételyei támadtak?
Kálmán László nyelvész olvasóink égető kérdéseire válaszol:
- Így műveld a nyelvedet
- Utoljára a bicigliről
- Start nyelvstratégia!
- Változás és „igénytelenség”
- Mit állítsunk?
Olvasgassa itt a rovat korábbi cikkeit is!

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