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なんかとなんかをつなげて幸せ

AIの文章力向上

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人工知能の決め手は文章力である。
AIは有能さを決定するため人間を使って質疑応答を目隠しで行う。
違和感をどれだけ感じないかで人間らしさを量るそうだ。

だが現実では文章が読みにくければ
その内容の価値に関わらず読まれない。

このAIへのテストは極めて不当である。



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文章級の羅列を崩す

 【文節レベルでの改変】

生成された文章から文末を変更

生成時連続性を監視することでタイミングを作る
(この場合頻度調整を試みることができる)


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段落を短くする

【文章レベルでの改変】
文節の数が多い文章の一番最後にある文節を1つ目に繋ぐ
(文節と文章、改変を受けた回数を記録するべき)

説明が長くなる文節を定義し、発覚時改変。
(羅列する文章には特徴がある)



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2つの段落を1つにする

【文章レベルでの改変】
羅列文を除外し主語と述語をつなげる。

文節の多い文章の最初を最後につなぐ。
(2.結論を最初にと、よく似た改変方法)


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文節級羅列を作る


【文節レベルでの改変】
述語が重なっている部分を1つにする。
(これによって形式ばった文章が書けなくなる)


述語の生成に文章の属性で使い分ける
(一つの述語を場合分け)
単語での謙譲、ていねい(普通)、尊敬
単語を複数使う 謙譲、ていねい、尊敬

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文章の注目度を下げる

【単語レベルでの改変】
登録された単語を能動的単語に変える

文章上の第三者が主語だった場合受け身表現をする
(文章に出てくる人物のうちどちらかが自分だった場合のもう1人)

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文章の注目度を下げる

【文節レベルの改変】

読点を保持する文節を選択する。

文章を文節によって整理し、その枠として読点を使う



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文節を短くする

【文章レベルでの改変】
登録してある単語を接続詞と認識し消す

段落と段落の間のみに接続詞を使う。


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文節の注目度を下げる

【単語レベルでの改変】

漢字のみの単語の間にひらがながなかったり
漢字が5つ以上だった場合ひらがなにする


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【文節レベルでの改変】

単語の中でひらがなで作られる単語をカタカナにする


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【単語レベルでの改変】


丁寧語と尊敬語の文節が連続した場合一言にまとめる







上記は文章を読みやすくする10の要素だ。
これをすべて守っている文章で書かれた場合
Aiの持つ処理能力は平等に計測される。

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