Construction of a higher emotion causality corpus, and its application to language humor recognition and generation

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K20391
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 61060:Kansei informatics-related
• Research Institution: Fujitsu Limited (Fujitsu Research) (2022-2023); Institute of Physical and Chemical Research (2019-2021)
• Principal Investigator: Yamane Hiroaki 富士通株式会社(富士通研究所), その他部局等, 研究員 (70825562)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: ユーモア / モラル

Outline of Final Research Achievements

This study established a foundation for technology that aims to enable artificial intelligence to understand humor and morality, and generate content that incorporates these emotions. Specifically, a joke generation system was constructed that considers moral judgments on humor. Using Recurrent Neural Networks (RNN) and N-gram corpora, the research demonstrated the model's ability to generate jokes while considering both humor and morality. This system proposes a method for automatically generating humorous content while considering moral standards, establishing a new approach towards realizing human-friendly AI.

Free Research Field

自然言語処理

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究は、人工知能が高度な感情を理解し、それを基にコンテンツを生成する技術の基盤を築いた。学術的には、ユーモアとモラルの融合に関する新しい知見を提供し、AIの感情理解能力を大きく向上させる可能性がある。社会的には、道徳的判断を考慮したユーモア生成技術は、安全で倫理的なAIコンテンツの生成に貢献し、AIが人々の日常生活により良く寄り添うための基盤となる。この成果は、教育、エンターテイメント、医療など幅広い分野での応用が期待される。