論文の概要: Modeling Subjective Assessments of Guilt in Newspaper Crime Narratives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.09589v2
• Date: Wed, 14 Oct 2020 22:38:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-19 20:44:04.996447
• Title: Modeling Subjective Assessments of Guilt in Newspaper Crime Narratives
• Title（参考訳）: 新聞犯罪物語におけるギルトの主観評価のモデル化
• Authors: Elisa Kreiss, Zijian Wang, Christopher Potts
• Abstract要約: SuspectGuiltは、アメリカ合衆国における英語新聞の注釈付き犯罪記事のコーパスである。 SuspectGuiltでは、アノテーターは短い犯罪記事を読み、主要な容疑者の有罪に関するテキストレベルの評価を提供した。 我々はSuspectGuiltを用いて予測モデルを訓練し、評価し、これらのモデルがジャンル事前学習と共同指導の恩恵を受けることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.589175887215585
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Crime reporting is a prevalent form of journalism with the power to shape public perceptions and social policies. How does the language of these reports act on readers? We seek to address this question with the SuspectGuilt Corpus of annotated crime stories from English-language newspapers in the U.S. For SuspectGuilt, annotators read short crime articles and provided text-level ratings concerning the guilt of the main suspect as well as span-level annotations indicating which parts of the story they felt most influenced their ratings. SuspectGuilt thus provides a rich picture of how linguistic choices affect subjective guilt judgments. In addition, we use SuspectGuilt to train and assess predictive models, and show that these models benefit from genre pretraining and joint supervision from the text-level ratings and span-level annotations. Such models might be used as tools for understanding the societal effects of crime reporting.
• Abstract（参考訳）: 犯罪報告は、公的な認識と社会政策を形成する力を持つジャーナリズムの一般的な形態である。 これらのレポートの言語は読者にどのように作用するのか? 我々は、米国の英語新聞の注釈付き犯罪記事のSuspectGuilt Corpusでこの問題に対処しようとしている。 SuspectGuiltでは、アノテーターは短い犯罪記事を読み、主要な容疑者の罪悪感に関するテキストレベルの評価と、その記事のどの部分が彼らの評価に最も影響を与えたかを示すスパンレベルの注釈を提供した。 したがって、SuspectGuiltは、言語的選択が主観的罪悪感の判断にどのように影響するかをリッチな図示を提供する。 さらに,SuspectGuiltを用いて予測モデルの学習と評価を行い,テキストレベルの評価とスパンレベルのアノテーションからジャンル事前学習と共同指導の恩恵を受けることを示す。 このようなモデルは、犯罪報告の社会効果を理解するためのツールとして使われるかもしれない。

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