ComédiaLimpa: O Futuro das Piadas Divertidas
Um projeto com a intenção de criar piadas amigáveis em inglês e russo.
Dmitry Vikhorev, Daria Galimzianova, Svetlana Gorovaia, Elizaveta Zhemchuzhina, Ivan P. Yamshchikov
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Índice
- O que é CleanComedy?
- O Desafio do Humor
- Criando o Conjunto de Dados
- Coletando Piadas
- Filtrando a Toxicidade
- Removendo Duplicatas
- Verificação Manual
- A Pontuação do Humor
- Treinando os Computadores
- Ajustando o Modelo
- O Processo de Treinamento em Duas Etapas
- Avaliando os Resultados
- Comparando Diferentes Modelos
- Entendendo o Humor
- Abrindo o Jogo sobre Geração de Humor
- Considerações Éticas
- O Futuro da Comédia Limpa
- Desafios pela Frente
- Conclusão
- Fonte original
- Ligações de referência
Humor é uma parada complicada. O que faz uma pessoa rir pode deixar a outra coçando a cabeça. No mundo dos computadores, criar humor é ainda mais desafiador. O CleanComedy é um projeto novo que foca em desenvolver uma coleção de Piadas em inglês e russo, garantindo que sejam legais e apropriadas. Esse artigo explica a ideia por trás do CleanComedy de um jeito simples.
O que é CleanComedy?
CleanComedy é uma coleção especial de piadas que tentam ser engraçadas sem serem ofensivas. Vem da percepção de que muitas coleções de piadas existentes estão cheias de conteúdo negativo e prejudicial. O projeto coleta piadas de várias fontes e garante que sejam limpas e respeitosas. O resultado é um conjunto de dados que traz alegria em vez de caretas.
O Desafio do Humor
Gerar humor não é fácil para máquinas. Computadores têm dificuldade em entender contexto, significado e emoções que são cruciais para contar uma boa piada. As coleções de humor existentes muitas vezes contêm muitas piadas prejudiciais, o que dificulta o treinamento correto dos computadores. O CleanComedy tenta resolver esses problemas criando um conjunto de dados melhor.
Criando o Conjunto de Dados
O conjunto de dados do CleanComedy inclui piadas de fontes em inglês e russo. A equipe por trás do CleanComedy trabalhou duro para filtrar piadas que poderiam ser consideradas tóxicas ou inadequadas. Usaram várias ferramentas para garantir a qualidade das piadas coletadas.
Coletando Piadas
Para começar, a equipe juntou piadas de muitos lugares, incluindo redes sociais e livros de piadas online. Depois, examinaram essas piadas, removendo duplicatas e aquelas que continham linguagem ofensiva. O objetivo era criar uma coleção de piadas diversificada e ética.
Toxicidade
Filtrando aUm problema significativo com as coleções de piadas existentes é que muitas vezes elas contêm material ofensivo. Os criadores do CleanComedy usaram ferramentas especializadas para checar e remover piadas tóxicas. Esse processo garantiu que as piadas fossem leves e divertidas, sem causar dano a ninguém.
Removendo Duplicatas
Ninguém gosta de ouvir a mesma piada várias vezes, especialmente se não for engraçada. A equipe usou métodos avançados para encontrar e remover duplicatas de sua coleção. Eles queriam garantir que cada piada em seu conjunto de dados fosse única para manter as coisas frescas e interessantes.
Verificação Manual
Após o processo de filtragem, a equipe tomou medidas extras para garantir que as piadas fossem realmente engraçadas. Eles contaram com voluntários para avaliar as piadas, ajudando a determinar quais eram genuinamente engraçadas e quais não eram. Esse toque humano adiciona uma camada de qualidade ao conjunto de dados, tornando-o mais agradável.
A Pontuação do Humor
Para facilitar o processo de avaliação, a equipe estabeleceu um sistema de pontuação de humor. Os voluntários avaliaram as piadas em uma escala de um a cinco, sendo um nada engraçado e cinco hilário. Essa pontuação ajuda futuros pesquisadores a entender o que funciona e o que não funciona na geração de humor.
Treinando os Computadores
Depois de montar o conjunto de dados, o próximo desafio foi ensinar os computadores a gerar humor. A equipe usou um modelo de aprendizado de máquina projetado especialmente para treinar o computador com sua coleção de piadas.
Ajustando o Modelo
Ajustar é uma forma de ensinar um modelo de aprendizado de máquina a entender melhor um tópico específico—neste caso, humor. A equipe treinou seu modelo usando o conjunto de dados do CleanComedy para melhorar sua capacidade de criar piadas engraçadas.
O Processo de Treinamento em Duas Etapas
A equipe utilizou um processo de treinamento em duas etapas. Primeiro, o modelo aprendeu a partir do conjunto de dados mais amplo de piadas. Depois, focou mais nas piadas específicas que haviam sido altamente avaliadas pelos voluntários. Esse método visava produzir piadas que fossem não apenas engraçadas, mas também em linha com os padrões éticos do conjunto de dados criado.
Avaliando os Resultados
Uma vez que o treinamento foi concluído, era hora de ver quão bem o modelo conseguia criar piadas. A equipe testou o humor gerado pelo modelo em comparação com piadas criadas por humanos e outros modelos. Eles queriam entender quão bem sua abordagem funcionou.
Comparando Diferentes Modelos
A equipe comparou piadas geradas pelo seu modelo com aquelas produzidas por outros modelos e até por humanos. Descobriram que, enquanto seu modelo se saía razoavelmente bem, ainda havia espaço para melhorias. O desafio de criar humor continua sendo uma tarefa em andamento.
Entendendo o Humor
Humor não é só fazer as pessoas rirem; é também sobre entender o contexto. Os criadores do CleanComedy perceberam que, para o humor ser eficaz, é essencial entender as nuances culturais. Diferentes culturas têm diferentes tipos de humor, e o que funciona em uma língua pode não funcionar em outra.
Abrindo o Jogo sobre Geração de Humor
O projeto CleanComedy visa esclarecer como o humor pode ser gerado de forma responsável e ética. Ao enfatizar a necessidade de limpeza e respeito no humor, o projeto estabelece um padrão para trabalhos futuros nessa área.
Considerações Éticas
Qualquer tecnologia, especialmente uma que cria conteúdo, deve considerar a ética. A equipe por trás do CleanComedy está ciente dos riscos envolvidos na geração de humor. Eles ressaltam a importância de prevenir a disseminação de piadas prejudiciais e garantir que as piadas produzidas sejam seguras para todos os públicos.
O Futuro da Comédia Limpa
À medida que o CleanComedy continua a se desenvolver, a equipe espera expandir ainda mais seu conjunto de dados. Eles pretendem coletar mais piadas e melhorar o modelo de geração de humor. As possibilidades são infinitas e eles planejam continuar avançando nesse campo empolgante.
Desafios pela Frente
Ainda há muitos desafios a serem enfrentados. Humor é subjetivo, e o que uma pessoa acha engraçado, outra pode achar chato. Essa variabilidade torna difícil para os computadores gerarem risadas de forma consistente.
Conclusão
O CleanComedy representa um esforço para tornar a geração de humor mais segura e divertida. Ao construir um conjunto de dados que prioriza considerações éticas e diversão, o projeto visa melhorar como usamos a tecnologia para criar risadas. Embora os desafios permaneçam, o compromisso com um humor limpo e amigável oferece um caminho promissor para o futuro. O humor pode ser um negócio complicado, mas com esforços como o CleanComedy, as risadas podem se tornar um pouco mais fáceis de gerar.
Fonte original
Título: CleanComedy: Creating Friendly Humor through Generative Techniques
Resumo: 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.
Autores: Dmitry Vikhorev, Daria Galimzianova, Svetlana Gorovaia, Elizaveta Zhemchuzhina, Ivan P. Yamshchikov
Última atualização: 2024-12-12 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2412.09203
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.09203
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.
Obrigado ao arxiv pela utilização da sua interoperabilidade de acesso aberto.
Ligações de referência
- 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