Humor är en av de mest intressanta och förbryllande aspekterna av mänskligt beteende. Trots den uppmärksamhet den har fått inom områden som filosofi, lingvistik och psykologi har det bara gjorts få försök att skapa beräkningsmodeller för humorigenkänning eller generering. I detta dokument lägger vi fram empiriska bevis för att beräkningsmetoder framgångsrikt kan tillämpas på uppgiften humorigenkänning. Genom experiment utförda på mycket stora datamängder visar vi att automatiska klassificeringsmetoder effektivt kan användas för att skilja mellan humoristiska och icke-humorösa texter, med betydande förbättringar observerade över apriori kända baslinjer.
I tidigt arbete undersöker Mihalcea och Strapparava REF om klassificeringstekniker kan skilja mellan humoristisk och icke-humorös text.
Making Computers Laugh: Investigations In Automatic Humor Recognition
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}