論文の概要: Social Chemistry 101: Learning to Reason about Social and Moral Norms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00620v3
• Date: Mon, 16 Aug 2021 22:55:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 22:54:48.441274
• Title: Social Chemistry 101: Learning to Reason about Social and Moral Norms
• Title（参考訳）: 社会化学101:社会的・道徳的規範を推論する学習
• Authors: Maxwell Forbes, Jena D. Hwang, Vered Shwartz, Maarten Sap, Yejin Choi
• Abstract要約: 我々は、人々の日常的な社会的規範と道徳的判断を研究するための新しい概念的形式主義である社会化学を提示する。 Social-Chem-101は大規模なコーパスで292Kのルールをカタログ化している。 モデルフレームワークであるNeural Norm Transformerは、Social-Chem-101を学習し、一般化し、これまで見つからなかった状況の推論に成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.23298385380636
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Social norms -- the unspoken commonsense rules about acceptable social behavior -- are crucial in understanding the underlying causes and intents of people's actions in narratives. For example, underlying an action such as "wanting to call cops on my neighbors" are social norms that inform our conduct, such as "It is expected that you report crimes." We present Social Chemistry, a new conceptual formalism to study people's everyday social norms and moral judgments over a rich spectrum of real life situations described in natural language. We introduce Social-Chem-101, a large-scale corpus that catalogs 292k rules-of-thumb such as "it is rude to run a blender at 5am" as the basic conceptual units. Each rule-of-thumb is further broken down with 12 different dimensions of people's judgments, including social judgments of good and bad, moral foundations, expected cultural pressure, and assumed legality, which together amount to over 4.5 million annotations of categorical labels and free-text descriptions. Comprehensive empirical results based on state-of-the-art neural models demonstrate that computational modeling of social norms is a promising research direction. Our model framework, Neural Norm Transformer, learns and generalizes Social-Chem-101 to successfully reason about previously unseen situations, generating relevant (and potentially novel) attribute-aware social rules-of-thumb.
• Abstract（参考訳）: 社会規範(社会規範)は、物語における人々の行動の根底にある原因や意図を理解するのに不可欠である。 例えば、「隣人に警官を呼びたがる」といった行動は、「犯罪を報告することが期待されている」といった我々の行動を知らせる社会的規範である。我々は、自然言語で記述された豊かな現実の状況に対する人々の日常的な社会的規範や道徳的判断を研究するための新しい概念的形式である社会化学を提案する。 基本概念単位として「5amでブレンダーを実行するのは失礼」など292kルールをカタログ化した大規模コーパスであるSocial-Chem-101を紹介する。 それぞれのルールは、善悪の社会的判断、道徳的基盤、期待された文化的プレッシャー、想定された合法性を含む12の異なる範囲の人々の判断で分解され、450万以上のカテゴリーの注釈と自由テキストの記述が組み合わされる。 最先端のニューラルモデルに基づく包括的実証結果は、社会規範の計算モデルが有望な研究方向であることを示す。 我々のモデルフレームワークであるNeural Norm Transformerは、Social-Chem-101を学習して一般化し、これまで見つからなかった状況をうまく推論し、関連する(そして潜在的に新しい)属性対応の社会ルールを生成する。

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