基于惊奇感的双关语生成
计算与语言
2019-04-16 v1
摘要
我们致力于解决给定一对同音异义词（如“died”与“dyed”）生成双关语句的问题。由于缺乏大规模双关语语料库，有监督文本生成并不适用；即便存在这样的语料库，模仿也与生成新颖内容相悖。本文提出一种无监督的双关语生成方法，利用非幽默文本语料库以及我们所称的局部-全局惊奇原则：我们假定在双关语句中，双关词（如“dyed”）与远距离上下文存在强关联，而替换词（如“died”）与紧邻上下文存在强关联。这种对比产生惊奇感，从而带来幽默。我们以两种方式将该原则实例化为双关语生成：（i）基于语言模型下概率之比的度量；（ii）基于skip-gram模型所建议词汇的检索-编辑方法。人工评估表明，我们的检索-编辑方法成功生成双关语的比例为31%，是将神经生成基线成功率的三倍。
引用
@article{arxiv.1904.06828,
title = {Pun Generation with Surprise},
author = {He He and Nanyun Peng and Percy Liang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.06828},
year = {2019}
}
备注
NAACL 2019