CleanComedy : L'avenir des blagues marrantes
Un projet visant à créer des blagues sympas en anglais et en russe.
Dmitry Vikhorev, Daria Galimzianova, Svetlana Gorovaia, Elizaveta Zhemchuzhina, Ivan P. Yamshchikov
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Table des matières
- Qu'est-ce que CleanComedy ?
- Le défi de l'humour
- Création de l'ensemble de données
- Collecte de blagues
- Filtrage de la Toxicité
- Suppression des doublons
- Vérification manuelle
- Le score humoristique
- Entraînement des ordinateurs
- Ajustement du modèle
- Le processus de formation en deux étapes
- Évaluation des résultats
- Comparaison des différents modèles
- Comprendre l'humour
- Mettre en lumière la génération d'humour
- Considérations éthiques
- L'avenir de la comédie propre
- Défis à venir
- Conclusion
- Source originale
- Liens de référence
L'Humour, c'est pas si simple. Ce qui fait rire une personne peut laisser une autre perplexe. Dans le monde des ordis, créer de l'humour, c'est encore plus compliqué. CleanComedy, c'est un nouveau projet qui se concentre sur le développement d'une collection de Blagues en anglais et en russe, tout en s'assurant qu'elles sont amicales et appropriées. Cet article décompose l'idée derrière CleanComedy de manière simple.
Qu'est-ce que CleanComedy ?
CleanComedy, c'est une collection spéciale de blagues qui visent à être drôles sans être offensantes. Ça vient du constat que beaucoup de collections de blagues existantes sont pleines de contenu négatif et nuisible. Le projet récolte des blagues de différentes sources et s'assure qu'elles soient propres et respectueuses. Le résultat, c'est un ensemble de données qui apporte de la joie plutôt que des grimaces.
Le défi de l'humour
Générer de l'humour, c'est pas simple pour les machines. Les ordinateurs ont du mal à comprendre le contexte, le sens, et les émotions qui sont cruciales pour raconter une bonne blague. Les ensembles de données humoristiques existants contiennent souvent beaucoup de blagues nuisibles, ce qui complique l'entraînement des ordinateurs. CleanComedy essaie de résoudre ces problèmes en créant un meilleur ensemble de données.
Création de l'ensemble de données
L'ensemble de données CleanComedy inclut des blagues d'origine anglaise et russe. L'équipe derrière CleanComedy a bossé dur pour filtrer les blagues qui pourraient être considérées comme toxiques ou inappropriées. Ils ont utilisé différentes méthodes pour s'assurer de la qualité des blagues collectées.
Collecte de blagues
Pour commencer, l'équipe a rassemblé des blagues de plein d'endroits, y compris des réseaux sociaux et des livres de blagues en ligne. Ensuite, ils ont examiné ces blagues, en enlevant les doublons et celles qui contenaient un langage offensant. L'objectif, c'était de créer une collection diverse et éthique de blagues.
Toxicité
Filtrage de laUn gros problème avec les collections de blagues existantes, c'est qu'elles contiennent souvent du contenu offensant. Les créateurs de CleanComedy ont utilisé des outils spécialisés pour vérifier et enlever les blagues toxiques. Ce processus a assuré que les blagues seraient légères et amusantes, sans nuire à personne.
Suppression des doublons
Personne n'aime entendre la même blague plusieurs fois, surtout si elle est pas drôle. L'équipe a utilisé des méthodes avancées pour trouver et supprimer les doublons de leur collection. Ils voulaient s'assurer que chaque blague de leur ensemble de données soit unique pour garder les choses fraîches et engageantes.
Vérification manuelle
Après le processus de filtrage, l'équipe a pris des mesures supplémentaires pour s'assurer que les blagues étaient vraiment drôles. Ils ont fait appel à des bénévoles pour noter les blagues, aidant à déterminer lesquelles étaient vraiment marrantes et lesquelles tombaient à plat. Ce petit coup de main humain ajoute une couche de qualité à l'ensemble de données, le rendant plus agréable.
Le score humoristique
Pour rendre le processus d'évaluation simple, l'équipe a établi un système de notation humoristique. Les bénévoles ont noté les blagues sur une échelle de un à cinq, un signifiant pas drôle du tout et cinq, hilarant. Ce système de notation aide les chercheurs futurs à comprendre ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas dans la génération d'humour.
Entraînement des ordinateurs
Après avoir monté l'ensemble de données, le prochain défi était d'apprendre aux machines à générer de l'humour. L'équipe a utilisé un modèle d'apprentissage automatique spécialement conçu pour entraîner l'ordinateur sur leur collection de blagues.
Ajustement du modèle
L'ajustement, c'est une façon d'apprendre à un modèle d'apprentissage automatique à mieux comprendre un sujet spécifique—dans ce cas, l'humour. L'équipe a entraîné leur modèle en utilisant l'ensemble de données de CleanComedy pour améliorer sa capacité à créer des blagues drôles.
Le processus de formation en deux étapes
L'équipe a employé un processus de formation en deux étapes. D'abord, le modèle a appris à partir d'un plus large ensemble de blagues. Ensuite, il s'est concentré davantage sur les blagues qui avaient été très bien notées par les bénévoles. Cette méthode visait à produire des blagues qui étaient non seulement drôles mais aussi conformes aux normes éthiques de l'ensemble de données créé.
Évaluation des résultats
Une fois la formation terminée, il était temps de voir à quel point le modèle pouvait créer des blagues. L'équipe a testé l'humour généré par le modèle contre des blagues créées par des humains et d'autres modèles. Ils voulaient comprendre à quel point leur approche fonctionnait.
Comparaison des différents modèles
L'équipe a comparé les blagues générées par leur modèle avec celles produites par d'autres modèles et même par des humains. Ils ont découvert que, bien que leur modèle se soit plutôt bien débrouillé, il y avait encore de la marge pour s'améliorer. Le défi de créer de l'humour reste une tâche continue.
Comprendre l'humour
L'humour, c'est pas juste faire rire les gens ; c'est aussi comprendre le contexte. Les créateurs de CleanComedy ont réalisé que pour que l'humour fonctionne, il faut comprendre les nuances culturelles. Différentes cultures ont différents types d'humour, et ce qui marche dans une langue peut ne pas marcher dans une autre.
Mettre en lumière la génération d'humour
Le projet CleanComedy vise à éclairer comment l'humour peut être généré de manière responsable et éthique. En soulignant la nécessité de propreté et de respect dans l'humour, le projet fixe une norme pour les travaux futurs dans ce domaine.
Considérations éthiques
Toute technologie, surtout celle qui crée du contenu, doit prendre en compte l'éthique. L'équipe derrière CleanComedy est consciente des risques impliqués dans la génération d'humour. Ils insistent sur l'importance d'empêcher la propagation de blagues nuisibles et de s'assurer que les blagues produites sont sûres pour tous les publics.
L'avenir de la comédie propre
Alors que CleanComedy continue de se développer, l'équipe espère élargir encore leur ensemble de données. Ils visent à collecter plus de blagues et à améliorer le modèle de génération d'humour. Les possibilités sont infinies, et ils prévoient de continuer à progresser dans ce domaine passionnant.
Défis à venir
Il y a encore plein de défis à relever. L'humour est subjectif, et ce qui fait rire une personne, une autre peut trouver ça nul. Cette variabilité complique la tâche des ordinateurs pour générer des rires de manière constante.
Conclusion
CleanComedy représente un effort pour rendre la génération d'humour plus sûre et plus agréable. En construisant un ensemble de données qui priorise les considérations éthiques et le fun, le projet vise à améliorer la façon dont on utilise la technologie pour créer des rires. Bien que des défis restent, l'engagement pour un humour propre et amical offre un chemin prometteur. L'humour peut être un domaine délicat, mais avec des efforts comme CleanComedy, les rires pourraient devenir un peu plus faciles à générer.
Source originale
Titre: CleanComedy: Creating Friendly Humor through Generative Techniques
Résumé: Humor generation is a challenging task in natural language processing due to limited resources and the quality of existing datasets. Available humor language resources often suffer from toxicity and duplication, limiting their effectiveness for training robust models. This paper proposes CleanComedy, a specialized, partially annotated toxicity-filtered corpus of English and Russian jokes collected from various sources. We study the effectiveness of our data filtering approach through a survey on humor and toxicity levels in various joke groups. In addition, we study advances in computer humor generation by comparing jokes written by humans with various groups of generative jokes, including our baseline models trained on the CleanComedy datasets.
Auteurs: Dmitry Vikhorev, Daria Galimzianova, Svetlana Gorovaia, Elizaveta Zhemchuzhina, Ivan P. Yamshchikov
Dernière mise à jour: 2024-12-12 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2412.09203
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.09203
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.
Merci à arxiv pour l'utilisation de son interopérabilité en libre accès.
Liens de référence
- https://imgur.com/gallery/2CmdahS
- https://www.latex-project.org/help/documentation/encguide.pdf
- https://github.com/gorovuha/CleanComedy
- https://github.com/amoudgl/short-jokes-dataset
- https://huggingface.co/IlyaGusev/rubertconv_toxic_clf
- https://www.hse.ru/data_protection_regulation
- https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.1-8B
- https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct