<|im_start|>system
You are a helpful AI assistant.<|im_end|>
<|im_start|>user
Можно ли придумать алгоритм машинного перевода не на основе значения текста, а на основе эмоций, которые в него заложены?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Здравствуйте.

У машинного агента нет эмоций. Эмоции можно считать свойством биологической системы. Насколько знаю, чёткого определения нет, но, например, их можно представлять как переключение вашего тела в определённый режим действий. Например, злость подготавливает к драке, страх - к бегству или попытке спрятаться, и так далее. 

Эмоции текста приписываются тексту читателем. Можно попытаться сделать модель, которая будет пытаться угадать эмоции, но целесообразность сомнительна. Возможно также, что при достаточно большом количестве тренировочного материала система сама научится передавать эмоциональный настрой оригинала.<|im_end|>
<|im_start|>user
Хм. А вот мне кажется, что это понтенциально возможно. Допустим такой набор обучающих данных: (1) текст на языке А -- (2) описание эмоционального контекста (составлено одним человеком) -- (3) текст на языке Б (написанный вторым человеком, при этом второй человек пишет текст Б основываясь лишь на эмоциональном описании из пункта 2, не видя исходный текст А). Таким образом, мы имеем отличающиеся тексты со схожей эмоциональной окраской, а так же описание этой эмоциональной окраски (эмоционального контекста). Тогда обучение модели можно представить следующим образом:
- Энкодер: текст на языке А --> описание эмоционального контекса
- Декодер: описание эмоционального контекста --> Текст на языке Б

То есть, наша модель должна научится зключать текст в некоторое скрытое представление, описывающее эмоции этого текста. Эта же модель должна генерировать новый текст на основе "эмоционального" скрытого представления.
Я не совсем уверен, что это целесообразно, но мне кажется, что это потенциально возможно.
Или ты не согласен со мной? Возможно ты видишь какие-то нестыковки в моем описании?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Прошу прощения,  я изменил своё мнение. Мой предыдущий ответ теперь кажется мне бессмысленным.

Вы совершенно правы — можно натренировать модель определять эмоциональную окраску фрагментов текста (это уже сделано) и генерировать текст, соответствующий определённому набору или последовательности эмоций (возможно, кто-то это уже тоже сделал, например для написания рекламных текстов или поддельных отзывов на товары и услуги). Проблема не в этих двух шагах и их объединении, а в том, что такую комбинацию кодирования и декодирования вряд ли можно назвать *переводом*. Дело в том, что размерность пространства эмоций существенно меньше размерности пространства текстов: в то время как эмоциональная окраска текста определяется относительно однозначно, обратное преобразование существенно неоднозначно, то есть одному набору эмоций соответствует великое множество совершенно разных текстов, никак между собой не связанных, не считая сходной эмоциональной окрашенности.

Позвольте в качестве примера привести аналогичное, но более простое преобразование, сопоставляющее каждому слову текста соответствующую часть речи («яблоко» → существительное, «красное» → прилагательное и т. д.). Это аналог вырожденного отображения текста в соответствующие эмоции. Возьмём простое предложение: «Наша Таня громко плачет». Оно преобразуется в последовательность «местоимение, существительное, наречие, глагол». По этой последовательности нетрудно породить предложения (в том числе и осмысленные), однако они, вообще говоря, не будут иметь никакого отношения ни к Тане, ни к плачу. Например, это может быть «Мой приятель метко стреляет» или «Его сердце радостно забилось». (Можно генерировать второе предложение и на другом языке, хотя там могут быть нюансы, например с порядком слов.) Если вы согласны считать подобную процедуру кодирования и «декодирования» в некотором смысле «переводом», то проблем нет.<|im_end|>