論文の概要: Mining Effective Features Using Quantum Entropy for Humor Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03716v1
• Date: Tue, 7 Feb 2023 19:09:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-09 18:18:11.050842
• Title: Mining Effective Features Using Quantum Entropy for Humor Recognition
• Title（参考訳）: 量子エントロピーを用いたユーモア認識のためのマイニングの有効性
• Authors: Yang Liu and Yuexian Hou
• Abstract要約: 過去数年間に、様々な方法で、音の認識が広範に研究されてきた。 本稿では,不整合理論にインスパイアされたジョークを2つの構成要素(セットアップとパンチライン)に分けることができる。 構成のセマンティックな不確かさとパンチラインを表すために密度行列を使用し、量子エントロピーの助けを借りてQE-不確実性とQE-不連続性を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.20228079459944
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Humor recognition has been extensively studied with different methods in the past years. However, existing studies on humor recognition do not understand the mechanisms that generate humor. In this paper, inspired by the incongruity theory, any joke can be divided into two components (the setup and the punchline). Both components have multiple possible semantics, and there is an incongruous relationship between them. We use density matrices to represent the semantic uncertainty of the setup and the punchline, respectively, and design QE-Uncertainty and QE-Incongruity with the help of quantum entropy as features for humor recognition. The experimental results on the SemEval2021 Task 7 dataset show that the proposed features are more effective than the baselines for recognizing humorous and non-humorous texts.
• Abstract（参考訳）: 過去数年間、ユーモア認識は様々な方法で広く研究されてきた。 しかし、既存のユーモア認識の研究はユーモアを生み出すメカニズムを理解していない。 本稿では,不整合理論に触発されたジョークを2つの構成要素(セットアップとパンチライン)に分けることができる。 どちらのコンポーネントも複数のセマンティクスを持ち、それらの間には不一致な関係があります。 密度行列を用いて,設定とパンチラインの意味的不確かさを表現し,量子エントロピーをユーモア認識の特徴として用いることにより,qe-uncertaintyとqe-incongruityを設計する。 SemEval2021 Task 7データセットの実験結果から,提案した特徴はユーモラスで非ハモラスなテキストを認識するベースラインよりも有効であることがわかった。

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