Humor är en av de mest attraktiva delarna i människans kommunikation. Att automatiskt känna igen humor i text är dock en utmaning på grund av humorns komplexa egenskaper. Detta dokument föreslår att modellera känslosamband mellan diskursenheter för att visa hur slaglinjen bryter förväntningarna på upplägget. Vi fann att samtalssamband, känslokonflikter och känsloövergång är effektiva indikatorer för humorigenkänning. När det gäller att använda känslorelaterade drag, är känslosamband i tal mer användbart än att räkna antalet känslomässiga ord.
I ett nyligen utfört arbete REF ) studerades stämningsförening i diskurs för humorigenkänning.
Modeling Sentiment Association in Discourse for Humor Recognition
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}