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Forscher verwenden maschinelles Lernen, um Satire zu dekonstruieren, Satire genehmigt

Um die anhaltenden Stereotypen zu verstärken, veröffentlichen die Forscher eine neue Studie, in der mithilfe von maschinellem Lernen dekonstruiert wird, was die Überschrift von The Onion so lustig macht.

In ein Papier ohne Ironie auf der AAAI-Konferenz am vorgestellt Künstliche Intelligenz Forscher haben es geschafft, zu dekonstruieren Die Zwiebel 's Überschrift, ein Grundnahrungsmittel der satirischen Nachrichtenseite, um die Satire zu isolieren, indem mehr als tausend Überschriften aus der Veröffentlichung und eng verwandte, aber ernsthafte Überschriften eingefügt werden, um rückzuentwickeln, was die Überschrift lustig macht.

Eine ernsthafte Anstrengung, alle Scherze beiseite

Als verfeinerte Funktion der menschlichen Erkenntnis Humor wird allgemein als typisch menschliches Merkmal angesehen, das über das einfache Spiel hinausgeht und sich auf die Beziehungen zwischen komplizierten verbalen und physischen sozialen Hinweisen stützt, um eine euphorische Freisetzung von Lachen auszulösen.

Niemand hat diese Kunstform mehr beherrscht als die Verfasser der Schlagzeilen für Die Zwiebel die satirische amerikanische Veröffentlichung, die die Konventionen seriöser Nachrichten im Wire-Service-Stil nutzt, um aktuelle Ereignisse zu satirisieren.

Wissenschaft

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Manchmal Die Zwiebel Die Überschrift selbst reicht aus, um den Witz vollständig zu vermitteln. Ausgehend davon haben die Forscher Robert West, Informatiker an der École Polytechnique Fédérale de Lausanne in der Schweiz, und Eric Horvitz, Direktor von Microsoft Research in Redmond, Washington, zusammengestellt1.000 Die Zwiebel zu analysierende Überschriften.

Die Forscher haben ein Online-Spiel gemacht, Unfun.me wo ein Benutzer versucht, eine humorvolle Überschrift zu übernehmen Die Zwiebel und verwandeln Sie es in so wenigen Worten wie möglich in eine ernsthafte Überschrift.

West und Horvitz konnten etwa 2.800 ernsthafte, humorlose Alternativen zu den ursprünglichen Schlagzeilen in zusammenstellen. Die Zwiebel die sie ausgewählt hatten. Die über Unfun.me vorgenommenen Änderungen „legen einen Finger auf den genauen Schalter, der den Humor induziert“ West sagte .

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Sie liefen diese durch a maschinelles Lernen Algorithmus, um zu versuchen, ein Muster in den vorgenommenen Änderungen zu identifizieren, um die ernsthaften Überschriften zu erzeugen, die erklären würden, was es macht Die Zwiebel Schlagzeilen an erster Stelle lustig.

Dekonstruieren Die Zwiebel Überschriften

Was die Forscher nach der Dekonstruktion gefunden haben Die Zwiebel Überschriften folgen einer gemeinsamen logischen Struktur, die die Überschrift lustig macht.

Die Forscher nennen diesen Mechanismus die „falsche Analogie“. Wie bei normalen Analogien haben die geschalteten Wörter eine wichtige Verbindung, unterscheiden sich jedoch in ihrer Bedeutung radikal.

Ein Beispiel zitiert [PDF] in der Studie die Originalüberschrift „Bush Picks“ Laserhintergrund für das Präsidentenporträt “und das bearbeitete„ Bush Picks “ ländlich Hintergrund für das Präsidentenporträt “, zeigt diese Idee einer falschen Analogie.

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In diesem Fall verbindet der Hintergrund für das Porträt die beiden Wörter - den Laserhintergrund, mit dem jedes Schulkind in den 1980er und 1990er Jahren vertraut ist, und eine ländliche Umgebung, die Sie möglicherweise für ernstere Porträts verwenden -, aber Laserhintergründedie Relikte der Kindheit, die den Charakter und die Intelligenz des Witzes, des ehemaligen Präsidenten George W. Bush, implizieren.

Andere Ergebnisse

Neben der falschen Analogie fielen die vertauschten Wörter häufig in eine Oppositionsbeziehung, die die Forscher in verschiedene Unterkategorien aufteilen, wie z. B. Hoch-Niedrig-Statur, Gut-Schlecht-Absichten, vernünftig-absurde Reaktion und ähnliche Paarungen.

Sie identifizierten auch, dass der letzte Block eines Satzes am wahrscheinlichsten bearbeitet wurde, was darauf hinweist, dass Überschriften tatsächlich eine narrative Struktur enthalten, wobei die letzten paar Wörter als "Mikro-Pointe" der Überschrift dienen.

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Die Forscher hoffen, dass diese Erkenntnisse die Grundlage für computergenerierten Humor bilden oder sogar eine künstliche Intelligenz beim Herausfiltern gefälschter Nachrichten aus echten Berichten unterstützen.

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