利用量子熵挖掘有效特征用于幽默识别
计算与语言
2023-02-09 v1
摘要
近年来，幽默识别已通过不同方法被广泛研究。然而，现有幽默识别研究并未理解产生幽默的机制。在本文中，受不协调理论启发，任何笑话都可被分为两个部分（铺垫与包袱）。两部分均具有多种可能语义，且它们之间存在着不协调关系。我们分别使用密度矩阵表示铺垫与包袱的语义不确定性，并借助量子熵设计了 QE-Uncertainty 与 QE-Incongruity 作为幽默识别的特征。在 SemEval2021 Task 7 数据集上的实验结果表明，所提特征在识别幽默与非幽默文本方面比基线更有效。
引用
@article{arxiv.2302.03716,
title = {Mining Effective Features Using Quantum Entropy for Humor Recognition},
author = {Yang Liu and Yuexian Hou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.03716},
year = {2023}
}
备注
6 pages, 2 figures, conference