Audiovisual and IA: processes of meaning generation in autonomous texts

Autor: Oliveira, Vinícius Laureto de
Přispěvatelé: Universidade Estadual Paulista (Unesp), Médola, Ana Silvia Lopes Davi [UNESP]
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2019
Předmět:
Zdroj: Repositório Institucional da UNESP
Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron:UNESP
Popis: Submitted by Vinícius Laureto de Oliveira (vinicius.laureto@unesp.br) on 2019-11-21T11:06:19Z No. of bitstreams: 1 Vinicius Laureto de Oliveira - Dissertação de Mestrado.pdf: 2738977 bytes, checksum: 477f3bf33e842b6d40fb43a42f103234 (MD5) Approved for entry into archive by Lucilene Cordeiro da Silva Messias null (lubiblio@bauru.unesp.br) on 2019-11-21T13:12:10Z (GMT) No. of bitstreams: 1 oliveira_vl_me_bauru.pdf: 2684775 bytes, checksum: 1247c23c0a3c4c784e0742e83734733e (MD5) Made available in DSpace on 2019-11-21T13:12:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 oliveira_vl_me_bauru.pdf: 2684775 bytes, checksum: 1247c23c0a3c4c784e0742e83734733e (MD5) Previous issue date: 2019-09-25 Este trabalho realizou uma investigação acerca dos processos de criação de texto autônomos e a geração do sentido. Ferramentas digitais com recursos baseados em análises de dados e inteligência artificial inauguram novas etapas do processo de produção audiovisual. A partir da análise do roteiro de dois curtas-metragens gerados em uma rede neural de recorrências, avaliamos o processo de composição do texto e a formação do sentido. Para isto, utilizamos o aporte teórico-metodológico da semiótica discursiva francesa. Dentre os resultados obtidos, identificamos a interferência humana sobre o conteúdo criado de forma autônoma como a principal função geradora do sentido. O modelo de geração de texto com redes neurais abordado nesta pesquisa recorre somente a dados quantitativos para a geração dos conteúdos, mostrando-se ineficiente na construção semântica. A partir disso, propomos uma camada de interface entre o motor de geração de textos da rede neural e a composição final do texto, de modo que esta deve preencher requisitos do percurso gerativo do sentido, parametrizando a chamada de uma função recursiva de geração semântica. This work carried out the processes of autonomous text creation and the generation of meaning. Digital tools with data analysis capabilities and artificial intelligence usher in new stages of the audiovisual production process. From the script analysis of two short films generated in a recurrent neural network, we evaluated the process of text composition and the formation of meaning. For this, we use the theoretical-methodological contribution of the French discursive semiotics. Among the results obtained, we identified human interference with autonomously created content as the main meaning-generating function. The text generation model with neural networks approached in this research uses only quantitative data for content generation, proving to be inefficient in semantic construction. From this, we propose an interface layer between the neural network text generation engine and the final composition of the text, so that it must fulfill the requirements of the generative sense path, parameterizing the call of a recursive semantic generation function.
Databáze: OpenAIRE
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