Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
В НИУ ВШЭ научили нейросети распознавать юмор по-человечески
Группа ученых факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ провела исследование способности нейросетей распознавать юмор. Выяснилось, что для более надежного распознавания следует изменить подход к созданию наборов данных, на которых обучаются нейросети.
Доклад на основе исследования был представлен на одной из важнейших мировых конференций по теме обработки естественного языка — EMNLP 2023. Текст статьи доступен по ссылке.
Сегодня голосовые помощники могут только рассказать готовый анекдот, придумать же свой или распознать шутливый тон они не в состоянии. При этом пользователи голосовых помощников, созданных на основе технологии искусственного интеллекта, хотят от них большей человечности — способности распознать шутку и пошутить.
С середины 2000-х годов ученые занимаются распознаванием юмора как задачей классификации «смешно — не смешно», в этой же рамке собираются и размечаются датасеты (набор данных). Группа ученых из ВШЭ предложила изменить подходы к формированию таких датасетов — сделать их более разнообразными, причем наборы данных не обязательно должны быть очень большими.
Задача распознавания юмора сложна еще и потому, что отсутствуют формальные критерии для определения того, что смешно, а что нет. Сейчас большинство датасетов для обучения и оценки моделей распознавания юмора содержат каламбуры (puns). Сарказм и ирония еще более сложны, как и ситуативный юмор, требующий знания контекста или культурного кода.
«Мы хотели оценить переносимость и устойчивость моделей, обученных на разных датасетах. Переносимость — это то, насколько обученная на датасете с одним типом юмора модель хорошо определяет другой тип юмора. Было совсем не очевидно, как будет работать обучение, потому что юмор бывает разным», — рассказывает доцент факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ Павел Браславский.
Устойчивость же ученые проверяли «состязательными атаками» — попытками заставить нейросеть увидеть юмор там, где его нет. Нейросеть получала несмешной, но формально похожий на юмористический текст — вместо каламбура в диалоге использовалось «неправильное» созвучное слово. Чем меньше сеть попадается в такие ловушки, тем она более устойчива.
Исследователи обучали модели на стандартных датасетах для распознавания юмора и на их смесях. Кроме того, модели проходили проверку диалогами из «Алисы в Стране чудес» Льюиса Кэрролла, «Лавки древностей» Чарльза Диккенса, «Троих в лодке, не считая собаки» Джерома К. Джерома, сериалов «Ходячие мертвецы», «Друзья» и коллекцией ироничных твитов.
Оказалось, что некоторые модели переобучаются и считают все смешным. «Мы показали разным моделям “Лавку древностей” Диккенса, а это очень грустная история, и попросили оценить происходящее. Выяснилось, что некоторые модели считают, что все диалоги из литературы XIX века смешные. И даже больше — все, что слишком непохоже на новости XXI века, принимается как юмор», — комментирует аспирант факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ Александр Баранов.
Модели, натренированные на каламбурах, чаще ошибаются, если в несмешном тексте одно слово заменено на созвучное. Также выяснилось, что нейросети, натренированные на небольших частях разных датасетов, распознают юмор лучше, чем обученные на большом объеме однотипных данных. Авторы делают вывод, что существующие датасеты слишком узкие, юмор в каждом из них сильно ограничен, и это снижает качество распознавания шуток.
Исследователи предложили изменить подход к обучению и оценке моделей распознавания юмора. Нужны новые датасеты, более разнообразные и близкие к обычным разговорам, естественному общению. Большие языковые модели, например ChatGPT, обученные на огромных массивах данных разных типов, в среднем хорошо справляются с распознаванием юмора, и ученые предполагают, что дело именно в разнообразии данных, на которых они учились.
«Мы сейчас говорим только о бинарном распознавании юмора: смешно или не смешно. До определения оттенков юмора, различения сарказма и иронии, распознавания ситуативного, контекстуального юмора очень далеко. У наших голосовых помощников шутки пока “гвоздями приколочены” и обложены фильтрами, определяющими, какую шутку выдать в зависимости от слов пользователя. Такая запрограммированность ответов ощущается как неестественная. Запрос на большую человечность искусственного интеллекта абсолютно понятен, но удовлетворить его будет непросто», — говорит один из авторов исследования Владимир Княжевский, студент факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ.
Исследование выполнено в рамках проекта Научно-учебной лаборатории моделей и методов вычислительной прагматики. Доклад на конференции в Сингапуре представлял аспирант факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ Александр Баранов, его участие было профинансировано НИУ ВШЭ.
Во время недавних наблюдений карликовой планеты Квавар что-то неожиданно почти полностью закрыло ее собой. Астрономы уверены, что это не ее спутник Вейвот и не одно из двух известных колец этого маленького мира на краю Солнечной системы.
Периодически нейросети в своих ответах галлюцинируют, предлагая пользующимися их услугами людям выпить яд под видом лекарства и так далее. Новая научная работа показала, что эта проблема связана с самой природой нейросети. Хотя ее вероятность можно понизить, устранить полностью невозможно.
На юго-востоке Чехии археологи обнаружили не просто отдельные артефакты, а целый набор инструментов, который 30 тысяч лет назад носил с собой охотник-собиратель. Открытие дает представление о повседневной жизни этих людей, населявших территорию современной Центральной Европы.
Исследования самодержавия могут пролить свет на феномен, исконно свойственный российской государственности, а значит, переосмыслить исторический путь России и выработку новых направлений развития, к такому выводу пришел ученый ТюмГУ.
Во время недавних наблюдений карликовой планеты Квавар что-то неожиданно почти полностью закрыло ее собой. Астрономы уверены, что это не ее спутник Вейвот и не одно из двух известных колец этого маленького мира на краю Солнечной системы.
Самая большая планета в Солнечной системе, всегда поражавшая воображение своими колоссальными размерами, немного сдала позиции. Новые высокоточные измерения орбитального зонда NASA показали, что Юпитер не такой большой и круглый, как считали астрономы последние 40 лет.
Исследования самодержавия могут пролить свет на феномен, исконно свойственный российской государственности, а значит, переосмыслить исторический путь России и выработку новых направлений развития, к такому выводу пришел ученый ТюмГУ.
Третий известный межзвездный объект 3I/ATLAS летит примерно вдвое быстрее обоих своих предшественников. По расчетам, его вряд ли могло выбросить из родной планетной системы с подобной скоростью, и так разогнаться по пути он тоже не мог.
Все больше покупателей начинают отказываться от привычки делать покупки на маркетплейсах, а число новых продавцов на площадках практически не увеличилось. Аналитика показывает, что за первый квартал 2025 года — прирост селлеров составил всего 0,45% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. В то же время, маркетплейсы активно расширяют сеть пунктов выдачи, особенно в регионах, где физическое присутствие всех брендов невозможно. Ученые Пермского Политеха рассказали, почему люди стали реже совершать покупки на маркетплейсах.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии