Darsh J Shah, Tal Schuster, Regina Barzilay. Automatic Fact-guided Sentence Modification. AAAI 2020
Un sistema creado por los investigadores del MIT podría utilizarse para actualizar automáticamente las inconsistencias de los hechos en los artículos de la Wikipedia, reduciendo el tiempo y el esfuerzo de los editores humanos que ahora hacen la tarea manualmente.
En un documento que se presenta en la Conferencia de la AAAI sobre Inteligencia Artificial, los investigadores describen un sistema de generación de texto que señala y reemplaza información específica en frases relevantes de Wikipedia, manteniendo el lenguaje similar a la forma en que los humanos escriben y editan.
La idea es que los humanos escriban en una interfaz una oración no estructurada con información actualizada, sin necesidad de preocuparse por el estilo o la gramática. El sistema entonces buscaría en Wikipedia, localizaría la página apropiada y la oración obsoleta, y la reescribiría de manera similar a la de los humanos. En el futuro, dicen los investigadores, existe la posibilidad de construir un sistema totalmente automatizado que identifique y utilice la información más reciente de toda la web para producir frases reescritas en los artículos correspondientes de Wikipedia que reflejen la información actualizada.
«Hay tantas actualizaciones que se necesitan constantemente para los artículos de Wikipedia. Sería beneficioso modificar automáticamente porciones exactas de los artículos, con poca o ninguna intervención humana», dice Darsh Shah, un estudiante de doctorado en el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) y uno de los autores principales. «En lugar de cientos de personas trabajando en la modificación de cada artículo de la Wikipedia, entonces sólo se necesitará unos pocos, porque el modelo está ayudando o lo hace automáticamente. Eso ofrece mejoras importantes respecto a la eficiencia.»
Existen muchos otros bots que hacen ediciones automáticas de Wikipedia. Típicamente, esos trabajan en la mitigación del vandalismo o en coordinar alguna información estrechamente definida en plantillas predefinidas, dice Shah. El modelo de los investigadores, dice, resuelve un problema más difícil de inteligencia artificial: Dada una nueva pieza de información no estructurada, el modelo modifica automáticamente la frase de manera humana. «Las otras tareas [bot] se basan más en reglas, mientras que ésta es una tarea que requiere razonar sobre partes contradictorias en dos frases y generar un texto coherente», dice.
El sistema también puede ser usado para otras aplicaciones de generación de texto, dice el co-autor principal y estudiante graduado de CSAIL, Tal Schuster. En su trabajo, los investigadores también lo usaron para sintetizar automáticamente las oraciones en un popular conjunto de datos de verificación de hechos que ayudaron a reducir el sesgo, sin tener que recolectar manualmente datos adicionales. «De esta manera, el rendimiento mejora para los modelos de verificación automática de hechos en el conjunto de datos para, por ejemplo, la detección de noticias falsas», dice Schuster.
Universo Abierto 