Telegram Group & Telegram Channel
Немного юмора в ленту... подборка ML-статей о детектировании и анализе шуток;)

This joke is [MASK]: Recognizing Humor and Offense with Prompting
Используют датасет HaHackathon Dataset (SemEval 2021 Task 7) и несколько подходов: донастройка трансформера, классификация с помощью затравок (Prompting) и определение самых значимых объектов в датасете.

Cards Against AI: Predicting Humor in a Fill-in-the-blank Party Game
Довольно большой датасет, составленный по игре "Cards Against Humanity" - там в предложение-заготовку вставляют слова, интересно, что "комичность" итогового предложения зависит, в основном, от выбранного слова (т.е. контекст не сильно важен). Успешно используется CatBoost.

ExPUNations: Augmenting Puns with Keywords and Explanations
Новый аннотированный датасет. BERTоподобные модели.

Do Androids Laugh at Electric Sheep? Humor "Understanding" Benchmarks from The New Yorker Caption Contest
Датасет с комиксами и подписями к ним. Показано, что современные модели на нём работают не очень. Смотрели на T5, GPT3, CLIP.

Hybrid Multimodal Fusion for Humor Detection
Описано решение соревнования MuSe-Humor subchallenge of the Multimodal Emotional Challenge (MuSe) 2022. Использованы модели для текстов (BERT), аудио (DeepSpectrum), картинок (VGGface 2).

The MuSe 2022 Multimodal Sentiment Analysis Challenge: Humor, Emotional Reactions, and Stress
Отчёт об указанном выше соревновании с тремя модальностями.

Multimodal Prediction of Spontaneous Humour: A Novel Dataset and First Results
Новый датасет (11 часов записи), 3 модальности: видео, аудио, текст. Использованы разные модели для выделения признаков из указанных модальностей.

Don't Take it Personally: Analyzing Gender and Age Differences in Ratings of Online Humor
Датасет оценок уровня юмора и оскорблений. Работа на анализ данных. Из интересного: женщины занижают оценки юмора и завышают оценки оскорблений (ну или мужчины делают наоборот).

When a Computer Cracks a Joke: Automated Generation of Humorous Headlines
В отличие от других указанных статей, тут генерация смешных заголовков.

DeHumor: Visual Analytics for Decomposing Humor
Анализируются звук и текст из открытых датасетов с выступлениями. Разработана система для анализа и проведено исследование.

Laughing Heads: Can Transformers Detect What Makes a Sentence Funny?
Датасет по игре Unfun.me, используются BERTоподобные сети. Интересная находка: одна из головок трансформера детектирует смешные фрагменты.

Uncertainty and Surprisal Jointly Deliver the Punchline: Exploiting Incongruity-Based Features for Humor Recognition
Проверяется гипотеза, что в юморе большую роль играет "неожиданность концовки". Используется несколько старых датасетов и модель GPT-2.

Computational Humor Using BERT Sentence Embedding in Parallel Neural Networks
Собрали свой датасет на 200k коротких текстов, классификациия на основе BERT.
👍435



tg-me.com/smalldatascience/866
Create:
Last Update:

Немного юмора в ленту... подборка ML-статей о детектировании и анализе шуток;)

This joke is [MASK]: Recognizing Humor and Offense with Prompting
Используют датасет HaHackathon Dataset (SemEval 2021 Task 7) и несколько подходов: донастройка трансформера, классификация с помощью затравок (Prompting) и определение самых значимых объектов в датасете.

Cards Against AI: Predicting Humor in a Fill-in-the-blank Party Game
Довольно большой датасет, составленный по игре "Cards Against Humanity" - там в предложение-заготовку вставляют слова, интересно, что "комичность" итогового предложения зависит, в основном, от выбранного слова (т.е. контекст не сильно важен). Успешно используется CatBoost.

ExPUNations: Augmenting Puns with Keywords and Explanations
Новый аннотированный датасет. BERTоподобные модели.

Do Androids Laugh at Electric Sheep? Humor "Understanding" Benchmarks from The New Yorker Caption Contest
Датасет с комиксами и подписями к ним. Показано, что современные модели на нём работают не очень. Смотрели на T5, GPT3, CLIP.

Hybrid Multimodal Fusion for Humor Detection
Описано решение соревнования MuSe-Humor subchallenge of the Multimodal Emotional Challenge (MuSe) 2022. Использованы модели для текстов (BERT), аудио (DeepSpectrum), картинок (VGGface 2).

The MuSe 2022 Multimodal Sentiment Analysis Challenge: Humor, Emotional Reactions, and Stress
Отчёт об указанном выше соревновании с тремя модальностями.

Multimodal Prediction of Spontaneous Humour: A Novel Dataset and First Results
Новый датасет (11 часов записи), 3 модальности: видео, аудио, текст. Использованы разные модели для выделения признаков из указанных модальностей.

Don't Take it Personally: Analyzing Gender and Age Differences in Ratings of Online Humor
Датасет оценок уровня юмора и оскорблений. Работа на анализ данных. Из интересного: женщины занижают оценки юмора и завышают оценки оскорблений (ну или мужчины делают наоборот).

When a Computer Cracks a Joke: Automated Generation of Humorous Headlines
В отличие от других указанных статей, тут генерация смешных заголовков.

DeHumor: Visual Analytics for Decomposing Humor
Анализируются звук и текст из открытых датасетов с выступлениями. Разработана система для анализа и проведено исследование.

Laughing Heads: Can Transformers Detect What Makes a Sentence Funny?
Датасет по игре Unfun.me, используются BERTоподобные сети. Интересная находка: одна из головок трансформера детектирует смешные фрагменты.

Uncertainty and Surprisal Jointly Deliver the Punchline: Exploiting Incongruity-Based Features for Humor Recognition
Проверяется гипотеза, что в юморе большую роль играет "неожиданность концовки". Используется несколько старых датасетов и модель GPT-2.

Computational Humor Using BERT Sentence Embedding in Parallel Neural Networks
Собрали свой датасет на 200k коротких текстов, классификациия на основе BERT.

BY Small Data Science for Russian Adventurers


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/smalldatascience/866

View MORE
Open in Telegram


Small Data Science for Russian Adventurers Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

In many cases, the content resembled that of the marketplaces found on the dark web, a group of hidden websites that are popular among hackers and accessed using specific anonymising software.“We have recently been witnessing a 100 per cent-plus rise in Telegram usage by cybercriminals,” said Tal Samra, cyber threat analyst at Cyberint.The rise in nefarious activity comes as users flocked to the encrypted chat app earlier this year after changes to the privacy policy of Facebook-owned rival WhatsApp prompted many to seek out alternatives.

Look for Channels Online

You guessed it – the internet is your friend. A good place to start looking for Telegram channels is Reddit. This is one of the biggest sites on the internet, with millions of communities, including those from Telegram.Then, you can search one of the many dedicated websites for Telegram channel searching. One of them is telegram-group.com. This website has many categories and a really simple user interface. Another great site is telegram channels.me. It has even more channels than the previous one, and an even better user experience.These are just some of the many available websites. You can look them up online if you’re not satisfied with these two. All of these sites list only public channels. If you want to join a private channel, you’ll have to ask one of its members to invite you.

Small Data Science for Russian Adventurers from ca


Telegram Small Data Science for Russian Adventurers
FROM USA