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.
Telegram 
Дзен 
VK Анализ более 150 тысяч древних звезд Млечного Пути показал, что возраст космоса, судя по всему, близок к 13,8 миллиарда лет. Авторы нового исследования заключили, что сценарии, в которых Вселенную приходится делать заметно «моложе» ради решения хаббловского кризиса, плохо согласуются с наблюдениями. Это важно, поскольку возраст старейших светил — один из немногих независимых способов проверить космологические модели не по данным ранней Вселенной, а по объектам нашей собственной Галактики.
Мы много знаем о том, как цивилизации до нас строили дома и дороги, но с объектами материальной культуры дела обстоят сложнее. Ремесленные техники часто хранились в строгом секрете и могли быть случайно утрачены при неудачном стечении обстоятельств. Так случилось с ювелирной техникой цзинь чжэ сы.
Японские исследователи выловили у берегов Окинавы пластиковую бутылку с узким горлышком, внутри которой сидел большой живой краб. В итоге ученые смогли найти ответы на несколько возникших в связи с этой находкой вопросов: как краб попал в бутылку, сколько там находился и как ему удалось выжить?
Ученые Южного федерального университета исследовали новую светочувствительную молекулу и обнаружили, что она ведет себя совсем не так, как ожидалось. Благодаря необычным свойствам она может стать основой для создания умных материалов, сенсоров и лекарств, которые будут активироваться светом именно там, где нужно, например, для борьбы с опасными бактериями.
Анализ более 150 тысяч древних звезд Млечного Пути показал, что возраст космоса, судя по всему, близок к 13,8 миллиарда лет. Авторы нового исследования заключили, что сценарии, в которых Вселенную приходится делать заметно «моложе» ради решения хаббловского кризиса, плохо согласуются с наблюдениями. Это важно, поскольку возраст старейших светил — один из немногих независимых способов проверить космологические модели не по данным ранней Вселенной, а по объектам нашей собственной Галактики.
В вакууме космоса два металлических предмета, прижатые друг к другу, могут спонтанно свариться без какого-либо нагрева. Из-за отсутствия кислорода на поверхностях деталей разрушается защитный слой, в результате чего свободные электроны начинают мгновенно перемещаться между ними и соединяют два элемента в один монолит.
Хотя длительность помех не превышала десяти секунд, это первый известный случай такого рода. Обычно спутникам не хватает мощности для создания радиосигналов той силы, что нужна для подобных помех.
Вселенная может оказаться «замкнутой» глобальной структурой, где свет от далеких галактик способен возвращаться к наблюдателю с разных направлений. Именно такой сценарий не удалось исключить авторам нового масштабного обзора. Проверить его предсказания астрономы смогут уже в ближайшие годы.
Ученые впервые на молекулярном уровне доказали, что обычная вода одновременно состоит из двух разных жидких состояний — более плотного и менее плотного, которые непрерывно сменяют друг друга. Раз молекулярная «двойственность» действительно существует, это подтверждает спорную 30-летнюю гипотезу. Новое открытие поможет, наконец, объяснить десятки «странных» физических аномалий воды, включая ее расширение при замерзании и парадоксальное изменение вязкости под давлением.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно