يعتبر توليد النكات مهمة معقدة للغاية، ليس فقط بسبب الحاجة إلى إنتاج نكات طريفة وجديدة، ولكن أيضًا بسبب طبيعة "الطرف المضحك" التي تعتمد على الجمهور. وفي هذا الإطار، تم استعراض نظام مبتكر في مؤتمر SemEval-2026، يركز على توليد النكات تحت قيود محددة.

تركز هذه المهمة، المعروفة بإسم MWAHAHA، على تقييم الأنظمة المقدمة من خلال الأحكام التفضيلية التي يدلي بها البشر في مقارنات تقليدية. يعتمد النظام على استراتيجية "توليد العديد -> اختيار الأفضل"، حيث يتم أولاً إنشاء مجموعة متنوعة من المرشحين لكل حالة باستخدام تقنيات متعددة كما في عمليات النمذجة المجمعة ومعالجة التنوع.

بعد ذلك، يتم اختيار النتائج باستخدام نموذج تفضيلي يتقرب من "قارئ" من خلال التعلم من المقارنات البشرية بدلاً من الاعتماد على درجات الفكاهة المطلقة. دعمًا لهذا النهج، تمت مشاركة 2500 حكم بشري تم جمعها عبر نموذج Humor Arena التجريبي.

تم تصميم نظام يمكن تفسيره لتحويل المقارنات المصنفة إلى نموذج تفضيلات. وبالفعل، أظهرت النماذج حسن أداء مثير للإعجاب وتفوق على خطوط القاعدة عبر ثلاثة مجموعات تفضيلية. كما تم تطبيق النموذج التعلمي لترتيب المرشحين في إطار MWAHAHA، حيث نجح النظام في تصدر الترتيب في المهام الفرعية باللغة الإنجليزية والصينية، بينما حصل على المركز الثاني في المهمة الفرعية الإسبانية.

هذا التطور يعد علامة بارزة في مجالات الذكاء الاصطناعي، حيث يتم دمج تفضيلات الجمهور بشكل فعّال في عملية إنتاج الفكاهة، مما يفتح المجال أمام المزيد من الابتكارات المثيرة في المستقبل.