Who's Laughing Now? An Overview of Computational Humour Generation and Explanation

📄 arXiv: 2509.21175v1 📥 PDF

作者: Tyler Loakman, William Thorne, Chenghua Lin

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-25

备注: Accepted to INLG 2025

💡 一句话要点

计算幽默生成与解释综述：探索NLP在幽默理解与创造中的应用与挑战

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 计算幽默 自然语言处理 幽默生成 幽默解释 大型语言模型 常识推理 情感理解

📋 核心要点

  1. 现有方法在生成和解释幽默方面存在不足，尤其是在双关语之外的复杂幽默形式上，这限制了机器理解人类情感的能力。
  2. 本文通过综述计算幽默领域的研究现状，分析了现有模型的局限性，并探讨了未来研究方向，旨在提升机器的幽默理解和生成能力。
  3. 研究强调了幽默的主观性和伦理模糊性，并指出未来的研究需要考虑这些因素，以避免生成不当或冒犯性的幽默内容。

📝 摘要（中文）

幽默的创造和感知是人类的基本特征，因此对其进行计算理解是自然语言处理（NLP）中最具挑战性的任务之一。幽默是一种抽象、富有创造性且通常依赖于上下文的结构，需要广泛的推理才能理解和创造，这使其成为评估现代大型语言模型（LLM）的常识知识和推理能力的相关任务。本文综述了计算幽默领域，重点关注生成任务，即幽默的创造和解释。我们观察到，尽管理解幽默的任务具有基础NLP任务的所有特征，但在双关语之外生成和解释幽默的工作仍然很少，而最先进的模型仍然无法达到人类的能力。在文献综述的最后，我们阐述了计算幽默处理作为NLP的一个子学科的重要性，并对该领域未来的研究方向进行了广泛的讨论，其中考虑了幽默的主观性和伦理上的模糊性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决计算幽默生成和解释的问题。现有方法主要集中在双关语等简单幽默形式上，对于更复杂、依赖上下文和常识的幽默理解和生成能力不足。此外，现有模型在理解幽默的主观性和伦理含义方面存在局限性，可能生成不恰当或冒犯性的内容。

核心思路：论文的核心思路是通过对现有计算幽默研究进行全面的综述，分析现有方法的优缺点，并在此基础上提出未来研究方向，从而推动该领域的发展。论文强调了幽默理解和生成需要更强的常识推理能力、上下文理解能力以及对主观性和伦理因素的考虑。

技术框架：本文是一篇综述性文章，没有提出新的技术框架。它主要通过梳理和分析现有文献，将计算幽默领域的研究分为幽默生成和幽默解释两个主要方向，并对每个方向的研究进展、存在的问题和未来的发展趋势进行了详细的阐述。

关键创新：本文的创新之处在于对计算幽默领域进行了全面的综述，并提出了未来研究方向，强调了幽默的主观性和伦理模糊性，这在以往的研究中往往被忽视。此外，论文还强调了计算幽默在评估大型语言模型常识知识和推理能力方面的作用。

关键设计：本文作为综述，没有涉及具体的技术细节。但是，论文在讨论未来研究方向时，提到了需要考虑的关键因素，例如：如何利用常识知识和上下文信息来提高幽默理解和生成能力；如何设计能够捕捉幽默主观性和伦理含义的模型；如何评估生成的幽默内容是否恰当和有趣。

📊 实验亮点

本文对计算幽默生成和解释领域进行了全面的综述，揭示了现有研究的局限性，并提出了未来研究方向。研究强调了幽默的主观性和伦理模糊性，并指出未来的研究需要考虑这些因素。此外，论文还强调了计算幽默在评估大型语言模型常识知识和推理能力方面的作用。由于是综述文章，没有具体的性能数据。

🎯 应用场景

计算幽默的研究具有广泛的应用前景，例如：开发更具人情味的聊天机器人和虚拟助手；在娱乐产业中自动生成幽默内容；在教育领域中利用幽默来提高学习效果；以及在心理学研究中探索人类情感和认知过程。此外，该研究还有助于评估和提高大型语言模型的常识推理和情感理解能力。

📄 摘要（原文）

The creation and perception of humour is a fundamental human trait, positioning its computational understanding as one of the most challenging tasks in natural language processing (NLP). As an abstract, creative, and frequently context-dependent construct, humour requires extensive reasoning to understand and create, making it a pertinent task for assessing the common-sense knowledge and reasoning abilities of modern large language models (LLMs). In this work, we survey the landscape of computational humour as it pertains to the generative tasks of creation and explanation. We observe that, despite the task of understanding humour bearing all the hallmarks of a foundational NLP task, work on generating and explaining humour beyond puns remains sparse, while state-of-the-art models continue to fall short of human capabilities. We bookend our literature survey by motivating the importance of computational humour processing as a subdiscipline of NLP and presenting an extensive discussion of future directions for research in the area that takes into account the subjective and ethically ambiguous nature of humour.