Can Pre-trained Language Models Understand Chinese Humor?

📄 arXiv: 2407.04105v1 📥 PDF

作者: Yuyan Chen, Zhixu Li, Jiaqing Liang, Yanghua Xiao, Bang Liu, Yunwen Chen

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-07-04

备注: Accepted to WSDM 2022

💡 一句话要点

系统性评估预训练语言模型对中文幽默的理解能力

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 中文幽默理解 预训练语言模型 系统性评估 自然语言处理 幽默数据集

📋 核心要点

  1. 现有方法简单地将PLM应用于幽默识别和生成，缺乏对PLM幽默理解能力的系统性评估。
  2. 论文设计了一个包含三个评估步骤和四个评估任务的综合框架，以系统性地评估PLM的幽默理解能力。
  3. 论文构建了一个全面的中文幽默数据集，并通过实验观察为未来PLM在幽默理解和生成方面的优化提供指导。

📝 摘要（中文）

幽默理解是自然语言处理中一项重要且具有挑战性的研究。随着预训练语言模型（PLM）的普及，一些最近的工作初步尝试采用PLM进行幽默识别和生成。然而，这些简单的尝试并没有实质性地回答这个问题：PLM是否具备幽默理解能力？本文首次系统地研究了PLM的幽默理解能力。为此，设计了一个包含三个评估步骤和四个评估任务的综合框架。我们还构建了一个全面的中文幽默数据集，可以充分满足所提出的评估框架的所有数据要求。我们对中文幽默数据集的实证研究产生了一些有价值的观察结果，对于未来PLM在幽默理解和生成方面的优化具有重要的指导价值。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决预训练语言模型（PLM）是否真正理解中文幽默的问题。现有方法只是简单地将PLM应用于幽默识别和生成任务，缺乏对PLM幽默理解能力的深入分析和评估，无法确定PLM是否真的“理解”了幽默，还是仅仅通过模式匹配来完成任务。

核心思路：论文的核心思路是通过设计一个全面的评估框架，包含多个步骤和任务，从不同角度考察PLM对幽默的理解能力。通过对PLM在这些任务上的表现进行分析，可以更深入地了解PLM是否具备真正的幽默理解能力，而不仅仅是表面上的识别能力。

技术框架：论文提出的评估框架包含三个主要步骤：1) 幽默识别：判断文本是否包含幽默；2) 幽默类型分类：将幽默文本归类到不同的幽默类型；3) 幽默解释：生成对幽默的解释或理由。每个步骤包含多个具体的评估任务，例如幽默识别任务、幽默类型分类任务、幽默生成任务和幽默选择任务。这些任务涵盖了对幽默理解的不同方面。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个系统性的评估框架，用于评估PLM对中文幽默的理解能力。该框架包含多个评估步骤和任务，可以从不同角度考察PLM的幽默理解能力。此外，论文还构建了一个全面的中文幽默数据集，为评估PLM的幽默理解能力提供了数据基础。与现有方法相比，该论文的方法更加全面和深入，可以更准确地评估PLM的幽默理解能力。

关键设计：论文构建的中文幽默数据集包含多种类型的幽默，例如反讽、双关语等。数据集的构建过程考虑了数据平衡性，以避免模型在某些类型的幽默上表现更好。在评估过程中，论文采用了多种评估指标，例如准确率、召回率、F1值等，以全面评估PLM在不同任务上的表现。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的PLM，例如BERT、RoBERTa等。论文没有特别强调特定的损失函数或网络结构，而是侧重于评估框架的设计和数据集的构建。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文构建了一个全面的中文幽默数据集，并基于该数据集对多种PLM进行了系统性评估。实验结果表明，PLM在幽默识别任务上表现相对较好，但在幽默类型分类和幽默解释任务上表现较差，表明PLM对幽默的理解能力仍有待提高。该研究为未来PLM在幽默理解和生成方面的优化提供了重要的指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能对话系统、情感分析、内容生成等领域。通过提升机器对幽默的理解能力，可以使人机交互更加自然流畅，提高用户体验。此外，该研究还可以促进对人类幽默机制的理解，为人工智能的发展提供新的思路。

📄 摘要（原文）

Humor understanding is an important and challenging research in natural language processing. As the popularity of pre-trained language models (PLMs), some recent work makes preliminary attempts to adopt PLMs for humor recognition and generation. However, these simple attempts do not substantially answer the question: {\em whether PLMs are capable of humor understanding?} This paper is the first work that systematically investigates the humor understanding ability of PLMs. For this purpose, a comprehensive framework with three evaluation steps and four evaluation tasks is designed. We also construct a comprehensive Chinese humor dataset, which can fully meet all the data requirements of the proposed evaluation framework. Our empirical study on the Chinese humor dataset yields some valuable observations, which are of great guiding value for future optimization of PLMs in humor understanding and generation.