Aug, 2024

传达讽刺的韵律与语义线索之间的功能权衡

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TL;DR本研究探讨了讽刺的声学特征，分析讽刺用语使用的倾向与信号讽刺的韵律线索之间的相互作用。研究发现，当讽刺意义在语义上明显时，韵律线索的相关性较低，表明在短语层面上，韵律与语义线索之间存在一种权衡。这一发现揭示了语义丰富的讽刺表达对韵律调制的依赖程度降低，进一步阐明了表达讽刺意图的复杂互动。
发现论文，激发创造
  • 构建和表征具有多样化的对话中讽刺用语语料库

    本文描述了如何通过构建一个大规模、高度多样化的线上辩论论坛对话语料库及其对讽刺言语两种分类构建创新方法，使用词汇-语法线索可准确检索出讽刺言语，并在简单特征和弱监督自然语言模式学习的实验中得到了较高的表现。

    Sep, 2017

  • 多模多方对话中的讽刺解释

    本文提出了一项新的任务——对话中的讽刺解释，并针对多模态和混合编码的情境，提出了一种多模态上下文感知的关注和全局信息融合模块MAF来捕捉多模态，并使用其来支持我们的任务。

    Mar, 2022

  • 情感识别讽刺言语的多模态语料库

    本论文针对识别嘲讽表达中的情感这一未被探索的任务，使用了最近发布的多模态嘲讽检测数据集（MUStARD）进行研究，并修正了其中的错误标签，最终将数据集标记上情感、情感强度和具体嘲讽类型，并提出多模态融合模型，用于嘲讽情感识别，表现优于现有的技术水平。

    Jun, 2022

  • 在多模态对话中解释（讽刺性）话语以提高情感理解能力

    本文介绍了使用MOSES模型对于含有讽刺言语的对话进行Sarcasm Explanation，以及在此基础上实现的Sarcasm detection, humour identification, 和 emotion recognition等自然语言理解任务，并且通过各种评估指标展示了该模型的优越性。

    Nov, 2022

  • 情感感知的韵律短语化对表达性文本转语音

    为了提高端到端文本转语音（TTS）的自然程度和可理解性，本文提出了一种情感感知的韵律短语模型（EmoPP），准确挖掘话语的情感线索并预测适当的短语断点，并通过客观和主观评估证明EmoPP在情感表达能力方面优于所有基线模型，取得了显著的性能。音频样本和代码可在https://github.com/AI-S2-Lab/EmoPP获取。

    Sep, 2023

  • 视听中的讽刺: 提升多模式讽刺检测的基准和扩展

    使用MUStARD++数据集进行多模态严格基准测试，考虑最先进的语言、语音和视觉编码器，充分利用其多模态丰富性，实现超过现有基准的2％宏平均F1值的改善；此外，提出了称为MUStARD++平衡的扩展来解决MUStARD++中`sarcasm type`类别的不平衡问题，通过将扩展中的实例分布于训练和测试集，进一步提升2.4％的宏平均F1值。新的片段来自于电视节目House MD，丰富了数据集的多样性，并由多名注释者进行了手动注释，根据Cohen's kappa和Krippendorf's alpha的显著的注释者一致性进行了注释。我们的代码、扩展数据和SOTA基准模型已经公开。

    Sep, 2023

  • 情感增强的基于图的对话讽刺解释

    我们提出了一种新颖的基于图的多模态情感增强讽刺解释框架，名为EDGE，通过利用口语、视频和音频中的情感来提高讽刺解释性能，并在公开发布的WITS数据集上验证了模型的优越性。

    Feb, 2024

  • 揭示第一和第二语言单词感知中的远程和近程语境效应：心理物理逆相关的研究

    用逆相关方法系统地改变英语（/i/-/I/）和法语（/u/-/y/）的第二语言（L2）说话者语速和音高，从而重建偏向他们感知的韵律特征，发现元音感知实际上受到来自周围音高和语速的相冲突效应的影响，且L1和L2说话者在感知上表现出惊人的相似韵律特征。为研究跨刺激、时间尺度和声学领域的声学背景效应提供了一种新方法。

    Jun, 2024

  • 大型语言模型中的讽刺检测是一种逐步推理过程吗？

    通过引入SarcasmCue的新提示框架，本研究通过综合实证比较四个基准数据集，展示了提出的四种提示方法在探测人类讽刺方面的优越性，非顺序提示通常优于顺序提示。

    Jul, 2024

  • 哪些韵律特征对语用学最重要？

    本研究探讨哪些韵律特征在传达语用功能中具有重要性，尤其侧重于预测人类对话语对之间语用相似性的感知。研究发现，持续时间相关特征优于音高相关特征，且话语开头的特征比话语结尾的特征更为重要。这些结果为语音合成评估及未来韵律研究提供了重要的指导。

    Aug, 2024