Abstract
如何讓電腦自動化產生笑話是近年來人工智慧領域研究的一項重要且有趣的課題。這樣的研究與如何自動化產生故事有些類似，但更著重於探討讓機器表達人類幽默情緒的部分。在知識的建構和表達上，我們使用知識本體論(ontology)來描述領域知識(domain knowledge)及常識(common sense)，它具有可以清楚表達領域知識中各種關聯和限制的特性。而關於幽默的元素，此篇論文引用了近代認知心理學的「失諧理論」(incongruity theory)以及隨之發展出的「失諧－解困理論」(incongruity-resolution theory)和「反向－合意理論」(opposition-coherence theory)來解釋幽默感的產生。因此，我們設計了一套方法讓兩個代理人在被給予的故事情境中對話，並將對話與目前的領域知識及常識的關聯性網路做配對，藉由網路搜尋法選擇領域知識中具有限制條件的受詞或動詞來做適當的替換，且對話內容不偏離原本故事情境的本質，來製造出失諧的語句。依據此方法，我們在自動產生簡短對話的系統中，使其中一個代理人接收到另一代理人的話語後，說出失諧語句當作回應，藉此來產生短篇對話型笑話。在5個不同領域中生成了13組對話（其中5組未加上限制條件作為對照組），以100個受測者進行問卷調查的結果顯示了未加入此方法前所產生的對話幽默程度只有15%以下，加入了領域知識的限制條件來產生對話後，對話的幽默程度平均提高至57%，可見此方法確實會營造出具有幽默感的對話內容。