Abstract: In this work we present a state of the art in the area of Computational Creativity (CC). In particular, we address the automatic generation of literary sentences in Spanish. We propose three models of text generation based mainly on statistical algorithms and shallow parsing analysis. We also present some rather encouraging preliminary results.

Introduction: Los investigadores en Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) durante mucho tiempo han utilizado corpus constituidos por documentos enciclopédicos (notablemente Wikipedia), periodísticos (periódicos o revistas) o especializados (documentos legales, científicos o técnicos) para el desarrollo y pruebas de sus modelos BIBREF0, BIBREF1, BIBREF2. La utilización y estudios de corpora literarios sistemáticamente han sido dejados a un lado por varias razones. En primer lugar, el nivel de discurso literario es más complejo que los otros géneros. En segundo lugar, a menudo, los documentos literarios hacen referencia a mundos o situaciones imaginarias o alegóricas, a diferencia de los otros géneros que describen sobre todo situaciones o hechos factuales. Estas y otras características presentes en los textos literarios, vuelven sumamente compleja la tarea de análisis automático de este tipo de textos. En este trabajo nos proponemos utilizar corpora literarios, a fin de generar realizaciones literarias (frases nuevas) no presentes en dichos corpora. La producción de textos literarios es el resultado de un proceso donde una persona hace uso de aptitudes creativas. Este proceso, denominado “proceso creativo”, ha sido analizado por BIBREF3, quien propone tres tipos básicos de creatividad: la primera, Creatividad Combinatoria (CCO), donde se fusionan elementos conocidos para la generación de nuevos elementos. La segunda, Creatividad Exploratoria (CE), donde la generación ocurre a partir de la observación o exploración. La tercera, Creatividad Transformacional (CT), donde los elementos generados son producto de alteraciones o experimentaciones aplicadas al dominio de la CE. Sin embargo, cuando se pretende automatizar el proceso creativo, la tarea debe ser adaptada a métodos formales que puedan ser realizados en un algoritmo. Este proceso automatizado da lugar a un nuevo concepto denominado Creatividad Computacional (CC), introducido por BIBREF4, quien retoma para ello la CT y la CE propuestas por BIBREF3. La definición de literatura no tiene un consenso universal, y muchas variantes de la definición pueden ser encontradas. En este trabajo optaremos por introducir una definición pragmática de frase literaria, que servirá para nuestros modelos y experimentos. Definición. Una frase literaria es una frase que se diferencia de las frases en lengua general, porque contiene elementos (nombres, verbos, adjetivos, adverbios) que son percibidos como elegantes o menos coloquiales que sus equivalentes en lengua general. En particular, proponemos crear artificialmente frases literarias utilizando modelos generativos y aproximaciones semánticas basados en corpus de lengua literaria. La combinación de esos modelos da lugar a una homosintaxis, es decir, la producción de texto nuevo a partir de formas de discurso de diversos autores. La homosintaxis no tiene el mismo contenido semántico, ni siquiera las mismas palabras, aunque guarda la misma estructura sintáctica. En este trabajo proponemos estudiar el problema de la generación de texto literario original en forma de frases aisladas, no a nivel de párrafos. La generación de párrafos puede ser objeto de trabajos futuros. Una evaluación de la calidad de las frases generadas por nuestro sistema será presentada. Este artículo está estructurado como sigue. En la Sección SECREF2 presentamos un estado del arte de la creatividad computacional. En la Sección SECREF3 describimos los corpus utilizados. Nuestros modelos son descritos en la Sección SECREF4. Los resultados y su interpretación se encuentran en la Sección SECREF5. Finalmente la Sección SECREF6 presenta algunas ideas de trabajos futuros antes de concluir.

Question: What evaluation metrics did they look at?
Answer: accuracy with standard deviation