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摘要在本文中,我们在Clef 2024介绍了自动幽默分析(Joker)实验室的工作。小丑实验室的目的是研究幽默的自动处理,其中包括诸如检索,分类和解释各种形式的幽默文本等任务。我们的任务涉及将幽默文本分类为不同类型的不同类型,我们采用了两种不同的方法。这些方法涉及BERT(变压器架构)和传统的机器学习模型(例如随机森林分类器)的使用。在这两种模型中,伯特的精度得分较高,为0.6731。从中,我们得出的结论是,伯特在大多数自然语言过程中都更好。我们展示了有关培训数据的实验,并且在即将出版的页面中介绍了所提供的测试数据集的结果。