Humorgenerationen är ett mycket svårt problem. Det är svårt att säga exakt vad som gör ett skämt roligt, och lösa detta problem algoritmiskt antas kräva djup semantisk förståelse, liksom kulturella och andra kontextuella signaler. Vi avviker från tidigare arbete som försöker modellera denna kunskap med hjälp av ad-hoc manuellt skapade databaser och märkta utbildningsexempel. Istället presenterar vi en modell som använder stora mängder oannoterade data för att generera jag gillar mitt X som jag gillar mina Y, Z skämt, där X, Y och Z är variabler som ska fyllas i. Detta är, såvitt vi vet, det första helt oövervakade humorgenerationssystemet. Vår modell överträffar betydligt en konkurrenskraftig baslinje och genererar roliga skämt 16% av tiden, jämfört med 33% för mänskliga-genererade skämt.
REF utvecklar en oövervakad modell som producerar "Jag gillar mitt X som jag gillar mina Y, Z"-skämt.
Unsupervised joke generation from big data
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}