AmbiPun：基于歧义上下文生成幽默双关语
计算与语言
2022-05-05 v1 人工智能
机器学习
摘要
本文提出一种简单而有效的双关句生成方法，无需在任何已有双关语上进行训练。我们的方法受幽默理论启发：歧义来自上下文而非双关词本身。给定双关词的一对释义，我们的模型首先通过反向词典生成相关概念列表。随后利用one-shot GPT3生成上下文词，并生成融合来自两个概念的上下文词的双关语。人工评估显示，我们的方法成功生成双关语的概率为52%，大幅优于精心设计的基线和当前最优(state-of-the-art)模型。
引用
@article{arxiv.2205.01825,
title = {AmbiPun: Generating Humorous Puns with Ambiguous Context},
author = {Anirudh Mittal and Yufei Tian and Nanyun Peng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.01825},
year = {2022}
}
备注
To appear in NAACL 2022