本研究探讨了幽默识别的多种方法，发现负面情感和以人为本的标题最具吸引力。通过卷积神经网络和Transformer模型，研究提高了幽默识别的准确性，并开发了多模态数据集用于幽默分类。此外，研究分析了视觉和语言线索对幽默的影响，提出了HumorDB数据集以增强视觉幽默理解能力。