computational humor (tsz. computational humors)
Ez a terület nyelvészetet, pszichológiát, mesterséges intelligenciát és számítógépes nyelvfeldolgozást (NLP) ötvöz, és többek között azt vizsgálja, hogyan lehet egy gép:
A humor kulturális, kontextuális, többértelmű, és sokszor ellentmondásos. Az emberi nevetés gyakran:
Ezek megértése és előállítása különösen nehéz a gépek számára.
| Elmélet | Leírás |
|---|---|
| Incongruity theory | Humor akkor keletkezik, amikor két elvárás ütközik (pl. csattanó) |
| Superiority theory | Nevetés mások hibáin, gyengeségein (pl. slapstick) |
| Relief theory | Humor feszültség levezetése (pl. tabuk) |
A legtöbb computational humor rendszer az incongruity-based (ellentmondásra épülő) modellekből indul ki.
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
texts =
labels = # 1 = humoros, 0 = nem humoros
vec = TfidfVectorizer()
X = vec.fit_transform(texts)
clf = LogisticRegression()
clf.fit(X, labels)
test = vec.transform()
print(clf.predict(test)) # várhatóan 1 (vicces)
import random
setups =
punchlines =
responses = [
"To get to the other side.",
"Because it didn't get the syntax.",
"Because it feared losing its identity."
]
joke = f"{random.choice(setups)} {random.choice(punchlines)} {random.choice(responses)}"
print(joke)
| Terület | Példa |
|---|---|
| 💬 Chatbotok | Vicces válaszok generálása |
| 📱 Mém-generátorok | Humorosan illeszkedő szöveg képekhez |
| 🎮 Játékfejlesztés | Vicces NPC párbeszédek |
| 📢 Marketing | Kreatív reklámszöveg generálása |
| 🧪 Kutatás | Humor automatikus mérése emberi reakciók alapján |
A computational humor célja, hogy a gépek képesek legyenek értelmezni, felismerni és generálni humort. Bár a humor mélyen nyelvi, kulturális és kontextuális, a modern NLP eszközökkel (pl. nyelvi modellek, gépi tanulás) egyre jobb eredmények érhetők el vicces szövegek feldolgozásában és létrehozásában.