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Paranoid Transformer:把混乱叙事方法看做计算机创造力的表现(CS)

本文重新审视了在语境中的计算机创造力的接受理论。文章提出了一个叫“Paranoid Transformer”的研究。“Paranoid Transformer”是一个完全自主的文本生成引擎,其原始输出可以理解为没有额外人工过滤的错乱的数字人物描述。我们描述了生成系统的技术细节,提供了输出的例子,并讨论了接受理论和机会的影响,模拟了在边缘心理状态下对计算创造力的理解。

原文题目:Paranoid Transformer: Reading Narrative of Madness as Computational Approach to Creativity

原文:

This papers revisits the receptive theory in context of computational creativity. It presents a case study of a Paranoid Transformer a fully autonomous text generation engine with raw output that could be read as the narrative of a mad digital persona without any additional human post-fifiltering. We describe technical details of the generative system, provide examples of out

put and discuss the impact of receptive theory, chance discovery and simulation of fringe mental state on the understanding of computational creativity.

原文作者:Yana Agafonova,Alexey Tikhonov ,Ivan P. Yamshchikov

原文地址:https://arxiv.org/abs/2007.06290

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