Fugu-MT 論文翻訳(概要): Duluth at SemEval-2020 Task 7: Using Surprise as a Key to Unlock Humorous Headlines

論文の概要: Duluth at SemEval-2020 Task 7: Using Surprise as a Key to Unlock Humorous Headlines

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.02795v1
Date: Sun, 6 Sep 2020 18:34:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-21 08:20:52.711619
Title: Duluth at SemEval-2020 Task 7: Using Surprise as a Key to Unlock Humorous Headlines
Title（参考訳）: SemEval-2020 Task 7: サプライズをハーモラスヘッドラインのアンロックの鍵として使う
Authors: Shuning Jin, Yue Yin, XianE Tang, Ted Pedersen
Abstract要約: ユーモアの不整合理論にインスパイアされた私たちは、編集された見出しのサプライズを捉えるために、対照的なアプローチを使用します。公式評価では,49件中11件目で0.531件のRMSEが得られた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8782241143922103
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We use pretrained transformer-based language models in SemEval-2020 Task 7: Assessing the Funniness of Edited News Headlines. Inspired by the incongruity theory of humor, we use a contrastive approach to capture the surprise in the edited headlines. In the official evaluation, our system gets 0.531 RMSE in Subtask 1, 11th among 49 submissions. In Subtask 2, our system gets 0.632 accuracy, 9th among 32 submissions.
Abstract（参考訳）: semeval-2020タスク7: 編集されたニュース見出しの真菌性を評価する。ユーモアの違和感理論に触発されて、私たちは対照的なアプローチを使って、編集された見出しの驚きを捉えました。公式評価では,49件中11件目で0.531件のRMSEが得られた。 Subtask 2では、我々のシステムは精度0.632で、32件中9番目です。

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