CAH

我们在反人类纸牌的背景下探索幽默-一种派对游戏，玩家使用可能令人反感或政治上不正确的纸牌来完成空白陈述。我们介绍了一个新颖的数据集，其中包括785K个独特的笑话，对其进行分析并提供见解的300,000在线游戏。我们训练了机器学习模型来预测每场比赛的获胜笑话，即使没有任何用户信息，也能达到随机两倍的性能 (20%)。在判断新颖卡片的更艰巨的任务中，我们看到模型的概括能力是中等的。有趣的是，我们发现我们的模型主要集中在punchline card上，上下文几乎没有影响。分析特征的重要性，我们观察到短的，粗糙的，少年的笑点往往会获胜。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

CAH数据集基于反人类纸牌游戏，包含785K个独特笑话和30万场在线游戏数据，用于训练模型预测获胜笑话并分析幽默特征。该数据集由耶路撒冷希伯来大学于2022年发布，提供相关论文和开源链接。