{"conversations": [{"from": "human", "value": "Podeu aconseguir un algorisme de traducci\u00f3 de la m\u00e0quina basat en el valor del text, per\u00f2 en les emocions que estan incrustats en ell?"}, {"from": "gpt", "value": "Realment no s\u00e9 qu\u00e8 vols dir, em podries donar un exemple d'aquesta traducci\u00f3?"}, {"from": "human", "value": "\u00c9s nom\u00e9s una idea flotant, per tant no ser\u00e0 espec\u00edfica. De fet, us he demanat ajuda en formalitzar aquesta idea. I per tant, deixeu- me explicar una mica. Solem traduir el significat del text -- de fet, agafem paraules o frases en el llenguatge original i mirem la seva analogia en el llenguatge de dest\u00ed, despr\u00e9s construeixo aquestes estructures \"aslar\" en l\u00ednia amb la gram\u00e0tica i la llengua de l' idioma objectiu. Tamb\u00e9 estic interessat en la possibilitat de buscar una analogia emocional. Vull dir, la idea que fem el text original en una frase emocional (el que significa, per exemple, una seq\u00fc\u00e8ncia de text definit amb un color ef\u00edtic i la majoria de l' idioma objectiu) i la forma d' estructures del text de manera adequada."}, {"from": "gpt", "value": "En aquest cas, seria savi combinar aquest enfocament amb la traducci\u00f3 de la m\u00e0quina tradicional. Aix\u00f2 podria ajudar a reduir el nombre d' interpretacions incorrectes de significat. Aix\u00f2 es podria fer usant models de llenguatge. Per exemple, en juliol del 2023, el projecte https://chats- col\u00b7 laboration.gib.io/ Kokond/ es mostra, on LLMLM identifica les emocions dels interlocutors i utilitza aquesta informaci\u00f3 per interpretar el subtext (aix\u00f2 \u00e9s exactament el que li manca de traduccions tradicionals)."}]}