Revista de ingeniería informática y tecnología de la información

Generación de texto con cadenas de Markov para plataformas de ideación

Isaac Terngu Adom*

La humanidad nunca ha experimentado un crecimiento geométrico y un interés en la informática, particularmente en la Inteligencia Artificial (IA),
como en los últimos tiempos. Los procesos eficientes, los sistemas automatizados y la toma de decisiones mejorada son algunos de los hitos de
esta tendencia. La mayor demanda de soluciones relacionadas con el texto, desde la generación, el aprendizaje, la clasificación y varias otras tareas, ha motivado el uso de diferentes técnicas y herramientas de IA. Se han buscado ideas de texto creativas para la innovación, la resolución de problemas y las mejoras. Estas ideas son necesarias en todos los esfuerzos de la vida, ya que idearlas puede ser una tarea abrumadora para las personas, las organizaciones y las plataformas de ideación. En este trabajo, se presenta un sistema de generación de ideas basado en mejoras del enfoque de cadenas de Markov utilizando un corpus de texto. Primero, se creó un sistema web para recopilar soluciones de personas sobre un problema de estudio de caso. Se les pidió que hicieran presentaciones basadas en el propósito y el mecanismo con ejemplos para guiarlos. A continuación, el texto recopilado se agrupó en grupos según la medida de similitud, luego se calcularon resúmenes abstractos de los respectivos grupos. Luego se utilizó el modelo de cadenas de Markov para generar un nuevo texto a partir del corpus de texto enviado y el texto generado por cadenas de Markov más similar se comparó con el resumen abstractivo de cada grupo agrupado utilizando una medida de similitud y se devolvió como resultado de una idea. Finalmente, se desarrolló una secuencia para ejecutar todos los componentes del sistema a la vez. El resultado se envió para evaluación humana en función de
las métricas de calidad, novedad y variedad y se comparó con el resultado de un sistema de transformador generativo que utiliza el mismo
corpus de texto y el sistema de este trabajo tuvo un mejor desempeño. El trabajo aborda principalmente un desafío que enfrentan las plataformas de ideación.