Исследователи из Хельсинкского университета разработали программу, которая может превратить существующие заголовки новостей в юмористические. Она заменяет слова в текстах, чтобы придать им комичности.
Эта нейросеть может исправить заголовок так, чтобы он стал смешнее. Пока более остроумными сгенерированные предложения считает только треть опрошенных, но у алгоритма еще все впереди
За последнее десятилетие ученые разработали большое количество вычислительных моделей, которые могут генерировать, редактировать и анализировать тексты. Хотя некоторые из них достигли замечательных результатов, но определенные аспекты человеческого языка и общения оказались особенно трудными для воспроизведения алгоритмами.
Одним из таких аспектов является юмор, человеческая способность говорить или писать забавные вещи. Юмор — это тонкое и присущее только человеку качество, поэтому научить алгоритмы воспроизводить его не так-то просто. В новой работе ученые представили компьютерную модель, которую они обучили анализировать заголовки в существующем наборе данных и заменять в них слова, чтобы придать им комичный или смешной оттенок.
Новое исследование основывается на предыдущей работе, в которой ученые составили массив данных Humicroedit, содержащий более 15 000 аннотированных заголовков новостей. Теперь авторы разработали модель, которая использует несколько различных стратегий, чтобы изменить несмешные заголовки и сделать их более забавными для читателей. Для этого алгоритм пытается найти забавные замены некоторым словам в предложениях.
Чтобы оценить эффективность своей модели, авторы изменили с ее помощью 83 заголовка, случайно выбрав их из набора данных Humicroedit. Впоследствии авторы попросили рецензентов на платформе краудсорсинга оставить свои отзывы о том, считают ли они заголовки, созданные моделью, забавными или нет.
В целом исследователи обнаружили, что юмористические заголовки, создаваемые их моделью, были сопоставимы с теми, которые создавали люди. Кроме того, ученые обнаружили, что оценивавшие заголовки люди в 36% случаев считали смешными те, которые были сгенерированы системой. Ученые предполагают, что дальнейшее совершенствование модели поможет журналистам и новостным агентствам создавать более привлекательные заголовки для своих новостей, которые будут генерировать больше переходов.
Препринт статьи доступен на сайте arXiv.org.