Resumen

El humor se refiere a la cualidad de ser divertido. Con el desarrollo de la inteligencia artificial, el reconocimiento del humor está atrayendo mucha atención en la investigación. Aunque la fonética y la ambigüedad han sido introducidas por estudios previos, los métodos de reconocimiento existentes todavía carecen de un diseño de características adecuado para las redes neuronales. En este artículo, ilustramos que la estructura fonética y la ambigüedad asociada con palabras confusas necesitan ser aprendidas para sus propias representaciones a través de la red neuronal. Luego, proponemos la red de Atención con Comprendimiento de Fonética y Ambigüedad (PACGA) para aprender estructuras fonéticas y representaciones semánticas para el reconocimiento del humor. El modelo PACGA puede representar bien la información fonética y la información semántica con palabras ambiguas, lo cual es de gran beneficio para el reconocimiento del humor. Los resultados experimentales en dos conjuntos de datos públicos demuestran la efectividad de nuestro modelo.

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Humor; Inteligencia artificial; Reconocimiento; Fonética; Ambigüedad; Red neuronal
• Keywords:Humor; Artificial intelligence; Recognition; Phonetics; Ambiguity; Neural network