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자료유형
학술저널
저자정보
정가연 (연세대학교) 이재원 (연세대학교 언어정보연구원) 강조은 (연세대학교 언어정보연구원) 김한샘 (연세대학교)
저널정보
한국언어정보학회 언어와 정보 언어와 정보 제28권 제1호
발행연도
2024.4
수록면
17 - 32 (16page)

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In this study, we evaluated the humor comprehension abilities of Large Multimodal Models (LMMs) by using images and captions. We examined language and model differences based on the accuracy of humor selection through multiple-choice questions. As far as English is con- cerned, publicly available datasets were utilized. But, in case of Korean, we manually curated image-text pairs on ‘Jemok Hakwon’, which features cleverly captioned images. We inves- tigated whether LMMs could select humorous captions relevant to the image or reject irrele- vant ones. Language comparison between English and Korean revealed poorer performance for Korean, which is attributed to cultural elements based on error analysis. In the mod- el-by-model comparison between GPT-4V and Claude 3, GPT-4V exhibited superiority. But both models performed in the low 50-60% range. This relatively low performance indicates that humor comprehension, demanding high cognitive abilities, is still challenging for artifi- cial intelligence. This study is significant in that it constructs and publicly releases a Korean humor dataset based on Image-Text, enabling quantitative evaluation of state-of-the-art LMMs’ humor comprehension across languages and models. Through this study, we aim to stimulate further research measuring the upper limit of artificial intelligence using abstract information.
#Large Multimodal Model #Humor #Caption #Image-Text #Comprehension

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