ExPUNations：用关键词与解释增强双关语

幽默理解与生成任务即使对人类而言也具有挑战性且主观，需要掌握常识与真实世界知识。尤其是双关语，还增加了将此类知识与解读词汇-语义歧义能力相融合的挑战。在本文中，我们提出 ExPUNations（ExPUN）数据集，其中我们在已有的双关语数据集上扩充了众包详细标注：表示使文本有趣的最具区分性词语的关键词、描述文本为何有趣的双关语解释，以及细粒度的有趣程度评分。这是首个专门针对双关语、具有如此广泛且细粒度标注的幽默数据集。基于这些标注，我们提出两项任务：辅助双关语分类的解释生成，以及关键词条件的双关语生成，以挑战当前最先进的自然语言理解与生成模型理解和生成幽默的能力。我们经人工评估表明，所收集的标注关键词有助于生成更好的新颖幽默文本，且我们的自然语言解释可被用来提升幽默分类器的准确率和鲁棒性。