論文の概要: ExPUNations: Augmenting Puns with Keywords and Explanations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13513v1
- Date: Mon, 24 Oct 2022 18:12:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-26 14:33:05.047881
- Title: ExPUNations: Augmenting Puns with Keywords and Explanations
- Title（参考訳）: expunations: punsをキーワードと説明で強化する
- Authors: Jiao Sun, Anjali Narayan-Chen, Shereen Oraby, Alessandra Cervone,
Tagyoung Chung, Jing Huang, Yang Liu, Nanyun Peng
- Abstract要約: 我々は、キーワードの詳細なクラウドソースアノテーションで既存の句のデータセットを拡張する。
これは、パント専用の広範囲できめ細かなアノテーションを備えた最初のユーモアデータセットである。
句分類支援のための説明生成とキーワード条件付き句生成という2つのタスクを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.58174386894913
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The tasks of humor understanding and generation are challenging and
subjective even for humans, requiring commonsense and real-world knowledge to
master. Puns, in particular, add the challenge of fusing that knowledge with
the ability to interpret lexical-semantic ambiguity. In this paper, we present
the ExPUNations (ExPUN) dataset, in which we augment an existing dataset of
puns with detailed crowdsourced annotations of keywords denoting the most
distinctive words that make the text funny, pun explanations describing why the
text is funny, and fine-grained funniness ratings. This is the first humor
dataset with such extensive and fine-grained annotations specifically for puns.
Based on these annotations, we propose two tasks: explanation generation to aid
with pun classification and keyword-conditioned pun generation, to challenge
the current state-of-the-art natural language understanding and generation
models' ability to understand and generate humor. We showcase that the
annotated keywords we collect are helpful for generating better novel humorous
texts in human evaluation, and that our natural language explanations can be
leveraged to improve both the accuracy and robustness of humor classifiers.
- Abstract（参考訳）: ユーモアの理解と生成のタスクは、人間にとっても挑戦的で主観的であり、マスターするには常識と現実世界の知識を必要とする。
特にパントは、その知識を語彙論的曖昧さを解釈する能力と融合させることの難しさを付け加えている。
本稿では,ExPUNations(ExPUN)データセットを提示し,テキストを面白くする最も独特な単語を表すキーワードの詳細なクラウドソースアノテーション,テキストが面白い理由を説明する句説明,きめ細かなファニネス評価を用いて,既存の句のデータセットを拡張した。
これは、パント専用の広範囲できめ細かいアノテーションを備えた最初のユーモアデータセットである。
これらのアノテーションに基づいて,句分類とキーワード条件付き句生成を支援する説明生成と,現在最先端の自然言語理解とユーモアの理解・生成能力に挑戦する2つのタスクを提案する。
提案する注釈付きキーワードは,人間の評価において,より新しいユーモラステキストを生成するのに有効であり,自然言語の説明を活用すれば,ユーモラス分類器の精度と堅牢性を向上させることができることを示す。
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