एक महीना। 50, 000 शब्द। एक वैश्विक समुदाय। अनगिनत सामाजिक नेटवर्क पर हैशटैग। वह NaNoWriMo है।
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नेशनल नोवल राइटिंग मंथ ज्यादातर प्रतिभागियों के लिए एक संघर्ष है: आखिरकार, साल के अंधेरे में सिर्फ तीस छोटे दिनों में एक पूरे उपन्यास को क्रैंक करना काफी काम है। मशीन लर्निंग के एक विशेषज्ञ ने मदद करने के लिए सेट किया, और उसके प्रोजेक्ट ने कुछ दिलचस्प नतीजे दिए।
जैनेल शेन एक उपन्यास के लिए पहला वाक्य लिखने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करके नाओनो प्रतिभागियों को एक शुरुआत देने की उम्मीद कर रहे थे। "मुझे बस इतना करना है कि तंत्रिका नेटवर्क को उदाहरणों की एक लंबी सूची दें और यह अपने आप को उनके जैसे और अधिक उत्पन्न करने के लिए खुद को सिखाने की पूरी कोशिश करेगा, " वह अपने ब्लॉग पर लिखती हैं। उसने "सबसे प्रसिद्ध पहली पंक्तियों में से एक सौ को शामिल किया, " लेकिन नेटवर्क से सीखने के लिए यह पर्याप्त नहीं था। इस प्रारंभिक प्रयास के परिणाम इस उदाहरण की तरह बहुत ही बेतुके थे:
सबसे अच्छे समय की कहानी में बर्फ, यह अंधेरे का मौसम था, यह लाइट का मौसम था, यह विश्वास का युग था, यह सबसे बुरा समय था, यह लाइट का मौसम था, यह मौसम था अंधेरे का मौसम, यह लाइट का मौसम था, यह लाइट का मौसम था, यह अंधेरे का मौसम था, यह एलर के विस्फोट का मौसम था, और जूननर, जो दुनिया का एक लंबा सूर्यास्त पक्ष था।
अधिक इनपुट आप एक तंत्रिका नेटवर्क देते हैं, बेहतर उत्पादन होता है, इसलिए शेन NaNo भीड़ से मदद मांगता है, और अधिक पहली लाइनें मांगता है। जाने के लिए केवल दो दिनों के साथ, उसे कुल 11, 135 प्रस्तुतियाँ मिलीं। अब तक के परिणामों में मूल पहली पंक्तियों को शामिल किया जाएगा-उपन्यासकारों के साथ-साथ टेरी प्रचेत, डायना विने जोन्स और स्टीफन किंग और साथ ही कुख्यात ऑनलाइन स्मट लेखक चक टिंगल की पसंद की पहली पंक्तियाँ शामिल हैं। वह नाओ के समाप्त होने के बाद परिणाम प्रकाशित करने की योजना बना रही है, लेकिन इसकी प्रगति के बारे में ट्विटर पर टिप्पणियों की एक श्रृंखला चल रही है।
कल, उसने घोषणा की कि उसने डेटा सेट डाउनलोड किया है और अपने एआई को प्रशिक्षित करना शुरू कर दिया है। प्रारंभिक परिणाम हैं ... मिश्रित:
मैं एक बुरा दरवाजा था, जिसके किनारे पर एक कैन था।
उसका ईलाज सेंट के सीनिया ऑस्ली के तीनों खेल रहे थे, एक नम राजा में उसका जीवन है।
यह नए विचारों का उत्पादन करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण में शेन का पहला रास्ता नहीं है। उसके नुस्खा प्रयोगों या कभी-कभी मीठे तंत्रिका नेटवर्क-जनित पिकअप लाइनों की जांच करें ("आप इतने सुंदर हैं कि यह मुझे आपको देखने के लिए महसूस करता है।")
"शेन-एक औद्योगिक अनुसंधान वैज्ञानिक जिसकी पृष्ठभूमि लेजर साइंस, इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और भौतिकी में है - मशीन सीखने की बात आने पर खुद को एक हॉबीस्ट के रूप में बताता है, " स्लेट के लिए जैकब ब्रोगन लिखते हैं। "वह अपने काम को 'कला और लेखन का एक रूप मानती हैं।" फिर भी, उसके नेटवर्क का आउटपुट आम तौर पर समान माप में मूर्खतापूर्ण और आकर्षक होता है, आंशिक रूप से क्योंकि यह अक्सर शानदार रूप से विफल होता है। ”उम्मीद है, यह नया प्रोजेक्ट कुछ सफलताओं का उत्पादन करेगा। कुछ लोग शायद अगले साल के लिए अपने उपन्यासों की योजना बना रहे हैं।
