Sistemas de Geração de Língua Natural tentam produzir textos de maneira automatizada. Em sistemas desse tipo, é desejável produzir textos de forma realista - ou psicologicamente plausível - como forma de aumentar o engajamento do leitor. Uma das formas de alcançar esse objetivo é gerando textos de modo a refletir uma personalidade-alvo de interesse. Por exemplo, uma pessoa extrovertida usaria palavras mais simples e seus textos teriam mais interjeições e traços de oralidade. Esse trabalho tem o objetivo de desenvolver um modelo de reescrita sentencial para o português brasileiro com base em traços de personalidade de um locutor-alvo. Para isso, foi coletado um córpus de textos e inventários de personalidade e, com base em uma análise preliminar desses dados, foram encontrados fortes indícios de correlação entre os fatores de personalidade e as características observadas dos textos em português brasileiro. Foram gerados três modelos de lexicalização, referentes à adjetivos, substantivos e verbos. Esses modelos de lexicalização, então, foram utilizados na proposta de um modelo de reescrita sentencial para selecionar as palavras mais adequadas à personalidade-alvo. Os resultados demonstram que o uso de personalidade permite que o texto gerado seja mais próximo do desempenho humano se comparado a um sistema de baseline que faz escolhas lexicais mais frequentes

Natural Language Generation Systems attempt to produce texts in an automated fashion. In systems of this kind, it is desired to produce texts realisticaly - or at least psychologically plausible - as a way to increase reader's engagement. One way to achieve this goal is generating texts in such a way to reflect a target personality profile. For example, an extroverted individual would use simpler words and its texts would have more interjections and orality traces. This work proposes the development of a Brazilian Portuguese personality-based sentence rewrite model. To this end, a corpus with text samples and personality inventories has been collected, and, based on a preliminary analysis, strong correlations between personality and text features have been found. Three lexicalization models were generated, related to adjectives, nouns and verbs. These models were then used by the sentence rewrite model to select the most appropriate word for the target personality. Results show that the usage of personality allows the generated text to be closer to human performance when compared to a baseline system that makes lexical choices based on frequency