В НИУ ВШЭ научили нейросети распознавать юмор по-человечески

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.

НИУ ВШЭ

408 статей

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» — один из крупнейших и самых востребованных вузов России. В университете учится 54 тысячи студентов и работает почти 4,5 тысячи учёных и преподавателей. НИУ ВШЭ ведёт фундаментальные и прикладные исследования в области социально-экономических, гуманитарных, юридических, инженерных, компьютерных, физико-математических наук, а также креативных индустрий. В университете действуют 47 центров превосходства, или международных лабораторий. Вышка объединяет ведущих мировых исследователей в области изучения мозга, нейротехнологий, биоинформатики и искусственного интеллекта. Университет входит в первую группу программы «Приоритет-2030» в направлении «Исследовательское лидерство». Кампусы НИУ ВШЭ расположены в четырех городах — Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде и Перми, а также в цифровом пространстве — «Вышка Онлайн».

Показать больше

Закладка

Скопировать ссылку

Email

Печать

Twitter

VK

Telegram