基于多粒度的分词消歧和语义增强的情景剧幽默识别

在自然语言理解领域中，幽默计算逐渐成为重要的研究内容。中文的幽默语言表达千变万化，情景喜剧是一种特殊的幽默表达方式，其含有丰富的幽默表达。为了解决中文幽默计算的问题，本文在图注意力网络的基础上提出一种基于分词消歧以及语义增强的幽默识别算法DISA-SE-GAT,并构建了一个基于《爱情公寓》的幽默情景喜剧数据集。在《我爱我家》幽默数据集以及《爱情公寓》幽默数据集上的实验结果显示，本文提出的多粒度消歧和语义增强模型DISA-SE-GAT在对文本幽默表达的识别问题上表现优异。