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: |

Pinterest (PINS) Stock Sinks As Market Gains

Pinterest (PINS) closed at $71.75 in the latest trading session, marking a -0.18% move from the prior day. This change lagged the S&P 500's daily gain of 0.1%. Meanwhile, the Dow gained 0.9%, and the Nasdaq, a tech-heavy index, lost 0.59%. Heading into today, shares of the digital pinboard and shopping tool company had lost 17.41% over the past month, lagging the Computer and Technology sector's loss of 5.38% and the S&P 500's gain of 0.71% in that time. Investors will be hoping for strength from PINS as it approaches its next earnings release. The company is expected to report EPS of $0.07, up 170% from the prior-year quarter. Our most recent consensus estimate is calling for quarterly revenue of $467.87 million, up 72.05% from the year-ago period.

Small Data Science for Russian Adventurers from hk


Telegram Small Data Science for Russian Adventurers
FROM USA