When humour hurts: linguistic features to foster explainability

Abstract

The main objective of this research is to use different features for the textual representation of humorous texts and detect which are the characteristics that distinguish non-offensive jokes from the highly offensive ones. For this purpose, we use the data from the HaHackaton task in which jokes are annotated according to their degree of offensiveness. A new classification task is created by using two subsets of the jokes: the non-offensive ones and the highly offensive ones. The features with statistically significant differences in the two groups are used. By applying an ablation test, the most relevant features are used for a second classification task, showing that it is possible to obtain the same results with fewer computational resources.

El objetivo de esta investigación es utilizar distintas características para representar los textos humorísticos y detectar cuáles son las que mejor distinguen los chistes no ofensivos de los muy ofensivos. Se utiliza los datos de la tarea HaHackaton en la que los chistes están anotados según su grado de ofensa. Se diseña un nuevo problema de clasificación con dos conjuntos de chistes: los nada ofensivos y los muy ofensivos. Los clasificadores se entrenaron con las características que presentan diferencias significativas en las dos clases. Mediante la aplicación de un ablation test se identificaron las más relevantes que se han utilizado en una segunda tarea de clasificación mostrando que es posible obtener los mismos resultados con menos recursos computacionales.