Commonality and Individuality! Integrating Humor Commonality with Speaker Individuality for Humor Recognition

📄 arXiv: 2502.04960v1 📥 PDF

作者: Haohao Zhu, Junyu Lu, Zeyuan Zeng, Zewen Bai, Xiaokun Zhang, Liang Yang, Hongfei Lin

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-07

备注: Accepted by NAACL 2025

💡 一句话要点

提出CIHR模型，融合幽默共性和说话者个性以提升幽默识别效果

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

关键词: 幽默识别 说话者个性 多模态融合 文本理解 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有幽默识别方法未能充分考虑幽默的多面性，且忽略了说话者个性在幽默理解中的重要作用。
  2. CIHR模型通过幽默共性分析模块和说话者个性提取模块，分别捕捉幽默的共性特征和说话者的独特个性。
  3. 实验结果表明，CIHR模型能够有效提升幽默识别的准确率，验证了同时考虑幽默共性和说话者个性的必要性。

📝 摘要（中文）

幽默识别旨在判断特定说话者的文本是否具有幽默性。目前的方法主要存在两个局限：（1）仅关注幽默共性的一个方面，忽略了幽默的多面性；（2）通常忽略了说话者个性的关键作用，而这对于全面理解幽默表达至关重要。为了弥合这些差距，我们提出了一种名为幽默共性和个性融合网络（CIHR）的新模型，旨在通过整合多方面的幽默共性与说话者的独特个性来增强幽默识别。CIHR包含一个幽默共性分析模块，用于探索用户文本中多方面幽默共性的各种视角；以及一个说话者个性提取模块，用于捕获说话者配置文件的静态和动态方面，以准确地建模其独特的个性。此外，还引入了静态和动态融合模块，以在幽默识别过程中有效地将幽默共性与说话者的个性相结合。大量实验证明了CIHR的有效性，强调了在幽默识别中同时解决多方面幽默共性和独特说话者个性的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的幽默识别方法主要存在两个痛点。一是过于关注幽默的单一共性，忽略了幽默本身所具有的多面性。二是普遍忽视了说话者个性在幽默表达中的重要作用，导致模型无法全面理解幽默的细微之处。因此，如何有效地整合幽默共性和说话者个性，是提升幽默识别性能的关键挑战。

核心思路：CIHR模型的核心思路是将幽默共性与说话者个性相结合，从而更全面地理解幽默。模型认为，幽默的产生既有普遍的规律（共性），也受到说话者自身特点的影响（个性）。通过分别提取和融合这两种信息，可以更准确地判断文本是否具有幽默性。

技术框架：CIHR模型主要包含以下几个模块：1) 幽默共性分析模块：用于从用户文本中提取多方面的幽默共性特征。2) 说话者个性提取模块：用于捕获说话者的静态和动态个性特征。3) 静态融合模块：将幽默共性特征与说话者的静态个性特征进行融合。4) 动态融合模块：将幽默共性特征与说话者的动态个性特征进行融合。5) 幽默识别模块：基于融合后的特征，判断文本是否具有幽默性。

关键创新：CIHR模型最重要的创新在于同时考虑了幽默共性和说话者个性。与现有方法相比，CIHR模型能够更全面地理解幽默，从而提升幽默识别的准确率。此外，模型还设计了专门的模块来提取和融合说话者的静态和动态个性特征，这在幽默识别领域是一个新的尝试。

关键设计：幽默共性分析模块的具体实现方式未知，说话者个性提取模块可能使用了预训练模型或知识图谱来获取说话者的静态信息（如年龄、性别、职业等），并使用循环神经网络（RNN）或Transformer来建模说话者的动态行为（如历史发言、互动模式等）。静态和动态融合模块可能使用了注意力机制或门控机制来控制不同特征的权重。损失函数未知，但可能包括交叉熵损失和正则化项。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文通过大量实验验证了CIHR模型的有效性，实验结果表明，CIHR模型在幽默识别任务上取得了显著的性能提升。具体的性能数据和对比基线未知，但论文强调了CIHR模型在同时考虑幽默共性和说话者个性方面的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能客服、社交媒体内容审核、人机对话等领域。通过准确识别幽默文本，可以提升用户体验，优化内容推荐，并有效过滤不良信息。未来，该技术还可用于个性化幽默生成，为用户提供更贴合其口味的幽默内容。

📄 摘要（原文）

Humor recognition aims to identify whether a specific speaker's text is humorous. Current methods for humor recognition mainly suffer from two limitations: (1) they solely focus on one aspect of humor commonalities, ignoring the multifaceted nature of humor; and (2) they typically overlook the critical role of speaker individuality, which is essential for a comprehensive understanding of humor expressions. To bridge these gaps, we introduce the Commonality and Individuality Incorporated Network for Humor Recognition (CIHR), a novel model designed to enhance humor recognition by integrating multifaceted humor commonalities with the distinctive individuality of speakers. The CIHR features a Humor Commonality Analysis module that explores various perspectives of multifaceted humor commonality within user texts, and a Speaker Individuality Extraction module that captures both static and dynamic aspects of a speaker's profile to accurately model their distinctive individuality. Additionally, Static and Dynamic Fusion modules are introduced to effectively incorporate the humor commonality with speaker's individuality in the humor recognition process. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of CIHR, underscoring the importance of concurrently addressing both multifaceted humor commonality and distinctive speaker individuality in humor recognition.