La IA genera poesía inspirada en Shakespeare, combinando rima y métrica

• Un nuevo modelo de aprendizaje profundo escribe poemas que superan a los escritos por humanos en rima y métrica. 
• A algunas personas les resulta difícil distinguir entre los dos, pero según los expertos, la IA se queda corta en cuanto a emoción y legibilidad. 

¿Se pueden aprovechar los métodos de aprendizaje profundo para tareas creativas? La respuesta es sí. Hemos estado utilizando estas técnicas de aprendizaje automático en aplicaciones creativas como componer música, diseñar esculturas y coreografías automáticas.

Ahora investigadores de IBM, la Universidad de Toronto y la Universidad de Melbourne se han centrado en una tarea textual creativa:la composición automática de poesía. Han desarrollado un modelo de aprendizaje profundo, llamado Deep-speare, que captura el lenguaje, la rima, la métrica de los sonetos y genera poemas.

Es bastante fascinante que estos poemas generados por IA se parezcan a los escritos más popularmente por un poeta inglés, William Shakespeare. El modelo funciona muy bien:crea cuartetas de sonetos con patrones de rima y acentuación, que a veces son indistinguibles de los poemas escritos por humanos.

Un soneto es un poema lírico breve, popularizado por Shakespeare. Por lo general, contiene 14 versos agrupados en 3 cuartetos (cuatro versos) y un pareado (dos versos).

¿Cómo hicieron esto?

Los investigadores se centraron en los sonetos y produjeron cuartetas en pentámetro yámbico basadas en un modelo no supervisado de rima, lenguaje y métrica entrenado en un corpus novedoso de sonetos. Entrenaron un modelo de lenguaje básico en un corpus de soneto, que captura la métrica implícitamente en la interpretación a nivel humano.

En resumen, propusieron modelar tanto el contenido como las formas de la poesía con una arquitectura neuronal, que contiene tres componentes clave

1. Modelo de lenguaje
2. Modelo de pentámetro para capturar pentámetro yámbico
3. Modelo de rima para aprender palabras que riman.

Para predecir la siguiente palabra en una línea de soneto particular, el modelo de lenguaje utiliza entropía cruzada categórica estándar. De manera similar, el modelo pentámetro está entrenado para aprender los patrones alternos de tensión yámbica. Finalmente, el modelo de rima separa los pares de palabras que riman de los que no riman en una cuarteta, utilizando una pérdida basada en márgenes.

Referencia: arXiv:1807.03491

El modelo de lenguaje genera una palabra a la vez, mientras que el modelo de pentámetro toma muestras de oraciones que se ajustan a la métrica y el modelo de rima impone la rima. Todos estos componentes se entrenan juntos.

Crédito de la imagen:The Daily Dot

La red neuronal está entrenada en 2685 sonetos que contienen alrededor de 367 000 palabras, utilizando GPU NVIDIA Tesla con TensorFlow impulsado por el marco de aprendizaje profundo CUDA.

Los investigadores incluso contaron con la ayuda de un experto en literatura inglesa, Adam Hammond, para calificar cuatro aspectos de los poemas generados por la máquina:legibilidad, rima, métrica y emoción. Hammond desconocía la fuente de los poemas. Los resultados revelaron que la IA supera el trabajo humano en rima y métrica, pero se queda corta en emoción y legibilidad.

Aunque el modelo puede no parecer directamente relevante para aplicaciones prácticas, comparte el mismo algoritmo central que impulsa otros problemas de generación como resumen, traducción y chatbots.

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Antes de esto, los investigadores habían intentado imitar la creatividad utilizando redes neuronales, incluido un guión escrito por un robot para 'Scrubs' (una serie de comedia de televisión) y el proyecto de generación de imágenes DeepDream de Google. Dicen que para lograr una poesía impresionante, en futuras investigaciones mirarán más allá del contenido y las formas.