講演情報
[5A-05]不一致理論に着目した知識強化型PLMによるユーモア認識モデルの検証
*久保田 愛翔1、佐々木 裕多2、白石 優旗3、張 建偉1 (1. 岩手大学理工学部、2. 東京科学大学、3. 筑波技術大学産業技術学部)
発表者区分：学生
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：なし
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：なし
キーワード：
ユーモア認識、Commonsense-aware Attention、COMET、コモンセンス、不一致理論、PLM
機械にユーモアを理解させることは，より自然で人間らしい対話システムの実現につながる．心理学研究における不一致理論では，期待と実際に感受したことの「ずれ」を認知することで笑いが起こるとされている．適切な知識があって初めて正しい期待が持てる．この考えに基づき，先行研究では，不一致理論のモデリングと，コモンセンス知識の外挿を特徴とするユーモア認識モデルが提案された．本研究ではこのユーモア認識モデルの追加分析を行う．具体的には，(1)2つのデータセットを用いて単純なPLMモデルと認識性能を比較することで，モデルの有効性を確認する．(2)モデルに外挿するコモンセンス知識の種類を変更し，認識性能に対する影響を調査する．(3)不一致理論をモデル化したモジュールを除去した際の認識性能を比較することで，不一致理論のモデリングの有効性を分析する．(4)複数のPLMを用いた実験により，各PLMに対するコモンセンス外挿と不一致理論導入の効果を示す．