論文の概要: Humor Mechanics: Advancing Humor Generation with Multistep Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07280v1
• Date: Sun, 12 May 2024 13:00:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 17:30:59.172501
• Title: Humor Mechanics: Advancing Humor Generation with Multistep Reasoning
• Title（参考訳）: 風力力学:マルチステップ推論による風力発生の促進
• Authors: Alexey Tikhonov, Pavel Shtykovskiy,
• Abstract要約: マルチステップ推論を用いたユーモア生成のための動作プロトタイプを開発した。 提案手法を,人間によるジョーク,ゼロショットGPT-4生成ユーモア,その他ベースラインと比較した。 以上の結果から,多段階推論手法は生成したユーモアの質を継続的に改善することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.525355831490828
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this paper, we explore the generation of one-liner jokes through multi-step reasoning. Our work involved reconstructing the process behind creating humorous one-liners and developing a working prototype for humor generation. We conducted comprehensive experiments with human participants to evaluate our approach, comparing it with human-created jokes, zero-shot GPT-4 generated humor, and other baselines. The evaluation focused on the quality of humor produced, using human labeling as a benchmark. Our findings demonstrate that the multi-step reasoning approach consistently improves the quality of generated humor. We present the results and share the datasets used in our experiments, offering insights into enhancing humor generation with artificial intelligence.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多段階推論による一線ジョークの生成について検討する。 我々の研究は、ユーモラスなワンライナーの作成プロセスの再構築と、ユーモラスな生成のための作業プロトタイプの開発であった。 提案手法を,人間によるジョーク,ゼロショット GPT-4 生成ユーモア,その他のベースラインと比較した。 評価は、ヒトのラベルをベンチマークとして、生成したユーモアの品質に焦点を当てた。 以上の結果から,多段階推論手法は生成したユーモアの品質を継続的に改善することが示された。 実験で使用したデータセットを提示し、AIによるユーモア生成の強化に関する洞察を提供する。

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