Witscript 2：一种无需文字游戏即可生成即兴笑话的系统
本文介绍了一种新的笑话生成系统 Witscript，该系统基于自然语言处理技术和神经网络构建，使用专业喜剧作家创作的算法，可以在对话中生成原创、有上下文的幽默反应，使聊天机器人更具人性化幽默感。
Feb, 2023
本研究提出了 Witscript 3，它使用三种笑话生成机制生成笑话，并选择最佳输出。Witscript 3 基于专家喜剧作家创建的幽默算法，能使聊天机器人更像有人类幽默感。研究人员发现，受试者在输入句子得到 Witscript 3 的回答时有 44% 的评价结果认为是笑话。
Jan, 2023
本文介绍了构建能够为特定图像生成俏皮描述的计算机模型的研究，并且根据人类对幽默的欣赏理解，采用语言文字游戏，特别是双关语来为图像添加俏皮描述，并使用大量语料库或编码 - 解码神经网络结构产生，与有意义的基准方法通过人类研究进行了比较，证明了实现幽默的模型表现得更好。
Apr, 2017
本研究提出两种算法用于自动模仿哲理陈述并克服原创性和句法正确性之间的平衡问题，一种使用插值马尔可夫模型以提高生成文本的质量，另一种则提议动态提取并填充新内容以生成句子模板。这些算法是自动拟仿和模板学习系统的有价值的新工具。
Sep, 2019
利用促发实验，探索 ChatGPT 的幽默感，发现其不能生成新的笑话，但能够解释 、分类有效的笑话，对于无效笑话则提供虚构解释。ChatGPT 还没有完全解决计算幽默的问题，但是它可以成为 “有趣” 机器的一大飞跃。
Jun, 2023
Wordcraft 是一种 AI 辅助编辑器，使用与对话自然属性相结合的少样本学习，可以支持各种交互方式，为写作者提供了一个沙盒，以探索基于 transformer 的语言模型的边界，并为未来的以人为核心的训练管道和新的评估方法铺平了道路。
Jul, 2021
通过多步推理，我们探讨了一句笑话的生成。通过重构创造幽默的过程并开发工作原型来生成幽默。我们进行了涉及人类参与者的全面实验，将其与人类创造的笑话、零样本 GPT-4 生成的幽默和其他基准进行比较。评估侧重于所生成幽默的质量，以人工标注作为基准。我们的发现表明，多步推理方法始终改善了所生成幽默的质量。我们呈现了结果，并分享了我们实验中使用的数据集，以提供关于如何通过人工智能提升幽默生成的见解。
May, 2024
使用拥有不同人格特征的 agents, 并采用模拟戏剧网络的方法生成剧本，在多项标准上经过自动和人类评估，显示该方法优于基于 vanilla-GPT2 的基线，并引入新的度量标准来评估对话的一致性，并展示其有效性。
Jun, 2022
Poetwannabe 是一个聊天机器人，具有自然语言对话的能力，并且主要功能是上下文感知的问答（QA），次要功能是维护用户参与度。为回答问题，对话系统主要使用来自维基百科和 DBpedia 的事实数据，以及公共论坛中真实用户交互的数据和一般文献的数据。
May, 2018