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HAHA - Humor Analysis based on Human Annotation

La tarea compartida HAHA - Análisis de humor basado en la anotación humana se llevará a cabo del 24 al 27 de septiembre del año en curso en CodaLab y donde asistirá Eric Sadit Téllez Álvarez del INFOTEC, es una tarea para clasificar los tweets en español como humorísticos o no, y para determinar qué tan graciosos son. Esta tarea es parte de IberLEF 2019.


Si bien el humor se ha estudiado históricamente desde un punto de vista psicológico, cognitivo y lingüístico, su estudio desde una perspectiva computacional es un área aún por explorar en el aprendizaje automático y la lingüística computacional. Existen algunos trabajos anteriores (Mihalcea & Strapparava, 2005; Sjöbergh & Araki, 2007; Castro et al., 2016), pero una caracterización del humor que permite su reconocimiento y generación automáticos está lejos de ser especificada. El objetivo de esta tarea es obtener una mejor comprensión de lo que es humorístico y lo que causa la risa.


Hay trabajos anteriores sobre este tema. La Tarea 11 de Semeval-2015 propuso trabajar en lenguaje figurado, como metáforas e ironía, pero se centró en el Análisis de Sentimientos. La Tarea 6 de Semeval-2017 también presentó una tarea similar a esta. Esta es la segunda edición de la tarea HAHA, también puede ver los resultados de la edición del año pasado de la tarea (Castro et al., 2018b).


La campaña de evaluación de HAHA propone diferentes subtareas relacionadas con la detección automática del humor. Para llevar a cabo las tareas, se proporcionará un corpus anotado de tweets en español.


Algunos organizadores destacados son:

  • Luis Chiruzzo. Facultad de Ingeniería, Universidad de la República, Uruguay. Areas of research: Syntactic Analysis, Subjectivity Analysis.

  • Santiago Castro. University of Michigan, Ann Arbor, USA. Areas of research: Multimodality, Question Answering, Subjectivity, Sarcasm and Humor Analysis.

  • Mathias Etcheverry. Facultad de Ingeniería, Universidad de la República, Uruguay. Areas of research: Lexical Semantics, Subjectivity Analysis.

  • Diego Garat. Facultad de Ingeniería, Universidad de la República, Uruguay. Areas of research: Subjectivity Analysis, NLP for Legal Texts.

  • Juan José Prada. Facultad de Ingeniería, Universidad de la República, Uruguay. Information Extraction, Event Analysis in Social Networks, Syntactic Analysis.

  • Aiala Rosá. Facultad de Ingeniería, Universidad de la República, Uruguay. Areas of research: Subjectivity Analysis, Event and Temporal Analysis, Syntactic Analysis.

 
Descripción del eventoLink a página: https://www.fing.edu.uy/inco/grupos/pln/haha/