基于多粒度语义交互理解网络的幽默等级识别

机译：基于多粒度语义交互理解网络的幽默等级识别

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幽默在人们日常交流中发挥着重要作用。随着人工智能的快速发展.幽默等级识别成为自然语言处理领域的热点研究问题之一。已有的幽默等级识别研究往往将幽默文本看作一个整体，忽视了幽默文本内部的语义关系。本文将幽默等级识别视为自然语言推理任务，将幽默文本划分为"铺垫"和"笑点"两个部分，分别对其语义和语义关系进行建模，提出了一种多粒度语义交互理解网络，从单词和子句两个粒度捕获幽默文本中语义的关联和交互。本文在Reddit公开幽默数据集上进行了实验，相比之前最优结果，模型在语料上的准确率提升了1.3%。实验表明，引入幽默内部的语义关系信息可以提高模型幽默识别的性能，而本文提出的模型也可以很好地建模这种语义关系。

机译：幽默在人们日常交流中发挥着重要作用。随着人工智能的快速发展.幽默等级识别成为自然语言处理领域的热点研究问题之一。已有的幽默等级识别研究往往将幽默文本看作一个整体，忽视了幽默文本内部的语义关系。本文将幽默等级识别视为自然语言推理任务，将幽默文本划分为"铺垫"和"笑点"两个部分，分别对其语义和语义关系进行建模，提出了一种多粒度语义交互理解网络，从单词和子句两个粒度捕获幽默文本中语义的关联和交互。本文在Reddit公开幽默数据集上进行了实验，相比之前最优结果，模型在语料上的准确率提升了1.3%。实验表明，引入幽默内部的语义关系信息可以提高模型幽默识别的性能，而本文提出的模型也可以很好地建模这种语义关系。

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来源
《Chinese National Conference on Computational Linguistic》|2020年|645-655|共11页
会议地点
作者
张瑾晖; 张绍武; 樊小超; 杨亮; 林鸿飞;
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作者单位

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会议组织
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关键词
幽默等级识别; 自然语言推理; 多粒度; 语义交互理解;

机译：幽默等级识别;自然语言推理;多粒度;语义交互理解;

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