神经开玩笑机器：幽默图像描述生成
计算机视觉与模式识别
2018-05-31 v1 计算与语言
摘要
何种表达能有效引发人类发笑？在本文中，为从学术角度思考这一问题，我们通过计算机生成能引发“笑”的图像描述。构建了一个基于计算机视觉领域所提出的图像描述、输出搞笑描述的系统。此外，我们还提出了幽默分数（Funny Score），它可根据评价数据库灵活赋予权重。幽默分数能更有效地激发“笑”以优化模型。另外，我们构建了自采集的 BoketeDB，其中包含发布于图像大喜利网站“Bokete”上的主题（图像）与搞笑描述（文本）。在实验中，我们使用 BoketeDB，通过比较所提方法的结果与基线及人类创作的傻瓜描述（使用 MS COCO 预训练的 CNN+LSTM）来验证所提方法的有效性。我们将这种使用 BoketeDB 预训练模型的所提方法称为神经开玩笑机器（Neural Joking Machine, NJM）。
引用
@article{arxiv.1805.11850,
title = {Neural Joking Machine : Humorous image captioning},
author = {Kota Yoshida and Munetaka Minoguchi and Kenichiro Wani and Akio Nakamura and Hirokatsu Kataoka},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.11850},
year = {2018}
}
备注
Accepted to CVPR 2018 Language & Vision Workshop