論文の概要: Explaining Humour Style Classifications: An XAI Approach to Understanding Computational Humour Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02891v1
- Date: Mon, 06 Jan 2025 10:08:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-07 17:09:20.436169
- Title: Explaining Humour Style Classifications: An XAI Approach to Understanding Computational Humour Analysis
- Title（参考訳）: ヒューマースタイルの分類を解説する:計算ヒューマー分析を理解するためのXAIアプローチ
- Authors: Mary Ogbuka Kenneth, Foaad Khosmood, Abbas Edalat,
- Abstract要約: 本稿では、ユーモアスタイルの分類を理解するための説明可能なAIフレームワークを提案する。
我々は、言語的、感情的、意味的な特徴がユーモアスタイルの分類決定にどのように貢献するかを分析するために、総合的なXAI手法を適用した。
本研究は,算術的ユーモア分析の理論的理解と,メンタルヘルス,コンテンツモデレーション,デジタル人文科学研究の実践的応用に寄与する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.21847754147782888
- License:
- Abstract: Humour styles can have either a negative or a positive impact on well-being. Given the importance of these styles to mental health, significant research has been conducted on their automatic identification. However, the automated machine learning models used for this purpose are black boxes, making their prediction decisions opaque. Clarity and transparency are vital in the field of mental health. This paper presents an explainable AI (XAI) framework for understanding humour style classification, building upon previous work in computational humour analysis. Using the best-performing single model (ALI+XGBoost) from prior research, we apply comprehensive XAI techniques to analyse how linguistic, emotional, and semantic features contribute to humour style classification decisions. Our analysis reveals distinct patterns in how different humour styles are characterised and misclassified, with particular emphasis on the challenges in distinguishing affiliative humour from other styles. Through detailed examination of feature importance, error patterns, and misclassification cases, we identify key factors influencing model decisions, including emotional ambiguity, context misinterpretation, and target identification. The framework demonstrates significant utility in understanding model behaviour, achieving interpretable insights into the complex interplay of features that define different humour styles. Our findings contribute to both the theoretical understanding of computational humour analysis and practical applications in mental health, content moderation, and digital humanities research.
- Abstract（参考訳）: ヒューマースタイルは、幸福に否定的または肯定的な影響を及ぼすことがある。
これらのスタイルがメンタルヘルスに重要であることを踏まえ、その自動識別について重要な研究がなされている。
しかし、この目的のために使用される自動機械学習モデルはブラックボックスであり、予測決定が不透明になる。
明快さと透明性はメンタルヘルスの分野において不可欠である。
本稿では,計算ユーモア分析における過去の研究に基づいて,ユーモアスタイルの分類を理解するための説明可能なAI(XAI)フレームワークを提案する。
先行研究から得られたベストパフォーマンスシングルモデル(ALI+XGBoost)を用いて,言語的,感情的,意味的な特徴がユーモアスタイルの分類決定にどのように寄与するかを分析するために,総合的なXAI手法を適用した。
我々の分析では、異なるユーモアのスタイルがどう特徴付けられ、分類が間違っているかについて、特に他のスタイルとアフィリエティブなユーモアを区別する際の課題に重点を置いている。
特徴の重要性, 誤りパターン, 誤分類事例の詳細な検討を通じて, 感情的曖昧さ, 文脈的誤解釈, ターゲット識別など, モデル決定に影響を及ぼす重要な要因を同定する。
このフレームワークは、モデルの振る舞いを理解し、異なるユーモアスタイルを定義する機能の複雑な相互作用に関する解釈可能な洞察を得る上で、非常に有用であることを示している。
本研究は,算術的ユーモア分析の理論的理解と,メンタルヘルス,コンテンツモデレーション,デジタル人文科学研究における実践的応用の両立に寄与する。
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