論文の概要: THInC: A Theory-Driven Framework for Computational Humor Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01232v1
- Date: Mon, 2 Sep 2024 13:09:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 06:47:21.044157
- Title: THInC: A Theory-Driven Framework for Computational Humor Detection
- Title（参考訳）: THInC: コンピュータ・ヒューム検出のための理論駆動型フレームワーク
- Authors: Victor De Marez, Thomas Winters, Ayla Rigouts Terryn,
- Abstract要約: 単一の包括的ユーモア理論についてはまだ合意がない。
ユーモアを検出するためのほとんどの計算手法は、既存のユーモア理論に基づいていない。
本稿では,ユーモア分類のための解釈可能な枠組みを作成することにより,この長期的ギャップを埋めることに寄与する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0960189135529212
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Humor is a fundamental aspect of human communication and cognition, as it plays a crucial role in social engagement. Although theories about humor have evolved over centuries, there is still no agreement on a single, comprehensive humor theory. Likewise, computationally recognizing humor remains a significant challenge despite recent advances in large language models. Moreover, most computational approaches to detecting humor are not based on existing humor theories. This paper contributes to bridging this long-standing gap between humor theory research and computational humor detection by creating an interpretable framework for humor classification, grounded in multiple humor theories, called THInC (Theory-driven Humor Interpretation and Classification). THInC ensembles interpretable GA2M classifiers, each representing a different humor theory. We engineered a transparent flow to actively create proxy features that quantitatively reflect different aspects of theories. An implementation of this framework achieves an F1 score of 0.85. The associative interpretability of the framework enables analysis of proxy efficacy, alignment of joke features with theories, and identification of globally contributing features. This paper marks a pioneering effort in creating a humor detection framework that is informed by diverse humor theories and offers a foundation for future advancements in theory-driven humor classification. It also serves as a first step in automatically comparing humor theories in a quantitative manner.
- Abstract（参考訳）: ヒューマンコミュニケーションと認知の基本的な側面は、社会的なエンゲージメントにおいて重要な役割を果たすためである。
ユーモアに関する理論は何世紀にもわたって進化してきたが、単一の総合的なユーモア理論についてはまだ合意が得られていない。
同様に、大規模言語モデルの最近の進歩にもかかわらず、コンピュータでユーモアを認識することは重要な課題である。
さらに、ユーモアを検出するためのほとんどの計算手法は、既存のユーモア理論に基づいていない。
本稿では、THInC(Theory-driven Humor Interpretation and Classification)と呼ばれる複数のユーモア理論に基づく、ユーモア分類のための解釈可能なフレームワークを作成することにより、ユーモア理論研究と計算ユーモア検出の長年のギャップを埋めることに貢献した。
THInCは解釈可能なGA2M分類器をアンサンブルし、それぞれ異なるユーモア理論を表す。
私たちは、理論の異なる側面を定量的に反映するプロキシ機能を積極的に作成するために、透明なフローを設計しました。
このフレームワークの実装により、F1スコアは0.85となる。
フレームワークの連想的解釈可能性により、プロキシの有効性の分析、ジョークの特徴と理論のアライメント、グローバルに貢献する特徴の同定が可能になる。
本稿では,様々なユーモア理論から情報を得て,理論駆動型ユーモア分類の今後の発展のための基盤を提供するユーモア検出フレームワークの構築に向けた先駆的な取り組みを示す。
また、ユーモア理論を定量的に自動比較する第一歩として機能する。
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