In this task, you will be presented with a context from an academic paper and you have to write an answerable question based on the context. Your questions can be extractive, abstractive, or yes-no questions.
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Question: Corpus utilizados ::: Corpus 5KL
Este corpus fue constituido con aproximadamente 5 000 documentos (en su mayor parte libros) en español. Los documentos originales, en formatos heterogéneos, fueron procesados para crear un único documento codificado en utf8. Las frases fueron segmentadas automáticamente, usando un programa en PERL 5.0 y expresiones regulares, para obtener una frase por línea.

Las características del corpus 5KL se encuentran en la Tabla TABREF4. Este corpus es empleado para el entrenamiento de los modelos de aprendizaje profundo (Deep Learning, Sección SECREF4).

El corpus literario 5KL posee la ventaja de ser muy extenso y adecuado para el aprendizaje automático. Tiene sin embargo, la desventaja de que no todas las frases son necesariamente “frases literarias”. Muchas de ellas son frases de lengua general: estas frases a menudo otorgan una fluidez a la lectura y proporcionan los enlaces necesarios a las ideas expresadas en las frases literarias.

Otra desventaja de este corpus es el ruido que contiene. El proceso de segmentación puede producir errores en la detección de fronteras de frases. También los números de página, capítulos, secciones o índices producen errores. No se realizó ningún proceso manual de verificación, por lo que a veces se introducen informaciones indeseables: copyrights, datos de la edición u otros. Estas son, sin embargo, las condiciones que presenta un corpus literario real.

Corpus utilizados ::: Corpus 8KF
Un corpus heterogéneo de casi 8 000 frases literarias fue constituido manualmente a partir de poemas, discursos, citas, cuentos y otras obras. Se evitaron cuidadosamente las frases de lengua general, y también aquellas demasiado cortas ($N \le 3$ palabras) o demasiado largas ($N \ge 30$ palabras). El vocabulario empleado es complejo y estético, además que el uso de ciertas figuras literarias como la rima, la anáfora, la metáfora y otras pueden ser observadas en estas frases.

Las características del corpus 8KF se muestran en la Tabla TABREF6. Este corpus fue utilizado principalmente en los dos modelos generativos: modelo basado en cadenas de Markov (Sección SECREF13) y modelo basado en la generación de Texto enlatado (Canned Text, Sección SECREF15).

Answer: What datasets are used?


Question: Our Reddit data was gathered using Reddit's public API, collecting the most recent jokes. Every time the scraper ran, it also updated the upvote score of the previously gathered jokes. This data collection occurred every hour through the months of March and April 2019. Since the data was already split into body and punchline sections from Reddit, we created separate datasets containing the body of the joke exclusively and the punchline of the joke exclusively. Additionally, we created a dataset that combined the body and punchline together.

Some sample jokes are shown in Table 1, above. The distribution of joke scores varies wildly, ranging from 0 to 136,354 upvotes. We found that there is a major jump between the 0-200 upvote range and the 200 range and onwards, with only 6% of jokes scoring between 200-20,000. We used this natural divide as the cutoff to decide what qualified as a funny joke, giving us 13884 not-funny jokes and 2025 funny jokes.

Answer: How they evaluate if joke is humorous or not?


Question: We used two strategies in combining prediction results of two types of models. Specifically, the Max Score Ensemble model made the final decisions based on the maximum of two scores assigned by the two separate models; instead, the Average Score Ensemble model used the average score to make final decisions.

Answer:
How do they combine the models?