[论文解读] Modelling the Socialization of Creative Agents in a Master-Apprentice Setting: The Case of Movie Title Puns
本文通过遗传算法(主)与神经机器翻译模型(徒)构建主徒系统,模拟计算创造力中的层级社会化过程,生成与食物相关的电影片名双关语。研究发现,权威型教养方式(主对训练数据进行适度批评)能提升一致性;而忽视反馈(无过滤)虽整体评分较低,却产生最高幽默感与惊喜感。
This paper presents work on modelling the social psychological aspect of socialization in the case of a computationally creative master-apprentice system. In each master-apprentice pair, the master, a genetic algorithm, is seen as a parent for its apprentice, which is an NMT based sequence-to-sequence model. The effect of different parenting styles on the creative output of each pair is in the focus of this study. This approach brings a novel view point to computational social creativity, which has mainly focused in the past on computationally creative agents being on a socially equal level, whereas our approach studies the phenomenon in the context of a social hierarchy.
研究动机与目标
- 探究主徒系统中不同教养方式对生成电影片名双关语的创造力与一致性的影响。
- 基于发展心理学,特别是教养方式理论,建模计算创造力中的社会化过程。
- 考察主级评估(适应度函数)对序列到序列生成中徒级模型表现的影响。
- 将主徒层级关系与以往关注同等级别智能体协作的计算社会创造力研究进行比较。
- 评估主对徒的外部评估是否能提升其创造性输出的质量与一致性。
提出的方法
- 主为遗传算法,依据反映人类欣赏偏好的适应度函数,演化候选电影片名双关语。
- 徒为基于神经机器翻译的序列到序列模型,基于真实电影片名与食物相关双关语的平行数据进行训练。
- 通过调整主对徒训练数据的过滤或批评方式,建模四种教养方式——权威型、专制型、放任型与拒绝型-忽视型。
- 主的适应度函数充当社会过滤器:权威型(适度批评)、专制型(严格过滤)、放任型(无过滤)、忽视型(无反馈)。
- 根据主的评估结果对训练数据进行过滤或增强,塑造徒对高质量、幽默且与食物相关的双关语的接触。
- 人类评估包含8个问题,评估幽默感、惊喜感、可识别性与食物相关性,评分采用1–5分制。
实验结果
研究问题
- RQ1主的教养方式如何影响徒生成的电影片名双关语的创造力与一致性?
- RQ2主通过适应度函数实施的外部评估在多大程度上提升了徒输出的质量与连贯性?
- RQ3哪种教养方式能实现幽默感、惊喜感与可识别性之间的最佳平衡?
- RQ4主徒层级关系与计算社会创造力中同等级别协作的关系相比有何差异?
- RQ5缺乏主反馈(忽视型)是否导致徒的输出更具创造性但一致性更差,相较于有结构的反馈?
主要发现
- 忽视型教养方式在幽默感(Q2)、惊喜感(Q4)与食物相关性(Q5)方面得分最高,且在这些指标上得分高于3的片名占比最佳。
- 权威型教养方式表现出最高的一致性,其在双关语清晰度(Q3)与食物相关性(Q6)上得分高于3的片名占比最高,尽管在H-创造力(Q7与Q8)上得分较低。
- 放任型教养方式在可识别性(Q7)与同行认可度(Q6)上表现最佳,但各项表现不一致,许多得分低于3。
- 专制型教养方式整体表现最差,得分高于3的片名占比最低,尤其在创造力与惊喜感指标上。
- 尽管平均分较低,忽视型教养方式产生的双关语最具原创性与惊喜感,表明缺乏过滤可能提升H-创造力。
- 主的评估,即使不完美,仍提升了训练的一致性——权威型与放任型在结构质量上优于忽视型,尽管在幽默感上表现不佳。
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本解读由 AI 生成,并经人工编辑审核。