要約
人工知能は自然言語処理において大幅な進歩を遂げ、GPT-3 のようなモデルは優れた機能を実証しています。
ただし、人間のコメディ脚本戦略の習得など、ユーザーの理解が必要な複雑なタスクに関しては、これらのモデルにはまだ限界があります。
この論文では、人間のコメディ執筆理論をモデル化し、ステップバイステップの思考命令を活用することにより、GPT-3 を使用したユーモアの生成を調査します。
さらに、ユーモアを生み出す際の認知的距離の役割を探ります。
要約(オリジナル)
Artificial intelligence has made significant progress in natural language processing, with models like GPT-3 demonstrating impressive capabilities. However, these models still have limitations when it comes to complex tasks that require an understanding of the user, such as mastering human comedy writing strategies. This paper explores humor generation using GPT-3 by modeling human comedy writing theory and leveraging step-by-step thinking instructions. In addition, we explore the role of cognitive distance in creating humor.
arxiv情報
| 著者 | Yuetian Chen,Bowen Shi,Mei Si |
| 発行日 | 2023-06-22 20:38:52+00:00 |
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