論文の概要: Identifying Morality Frames in Political Tweets using Relational Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04535v1
• Date: Thu, 9 Sep 2021 19:48:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-13 13:47:32.093975
• Title: Identifying Morality Frames in Political Tweets using Relational Learning
• Title（参考訳）: 関係学習を用いた政治ツイートのモラルフレームの同定
• Authors: Shamik Roy, Maria Leonor Pacheco, Dan Goldwasser
• Abstract要約: 道徳的感情はその目標によって動機付けられ、個人または集団的実体に対応することができる。 異なる主体に向けられた道徳的態度を組織化するための表現枠組みである道徳的枠組みを導入する。 本研究では,関係学習モデルを提案し,実体や道徳的基礎に対する道徳的態度を共同で予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.047907641503762
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Extracting moral sentiment from text is a vital component in understanding public opinion, social movements, and policy decisions. The Moral Foundation Theory identifies five moral foundations, each associated with a positive and negative polarity. However, moral sentiment is often motivated by its targets, which can correspond to individuals or collective entities. In this paper, we introduce morality frames, a representation framework for organizing moral attitudes directed at different entities, and come up with a novel and high-quality annotated dataset of tweets written by US politicians. Then, we propose a relational learning model to predict moral attitudes towards entities and moral foundations jointly. We do qualitative and quantitative evaluations, showing that moral sentiment towards entities differs highly across political ideologies.
• Abstract（参考訳）: テキストから道徳的感情を抽出することは、世論、社会運動、政策決定を理解する上で重要な要素である。 モラル・ファンデーション理論は、正極性と負極性に関連する5つの道徳的基礎を識別する。 しかし、道徳的感情は、個人や集団的な実体に対応できる目標によって動機づけられることが多い。 本稿では、異なる主体に向けられた道徳的態度を組織化するための表現枠組みである道徳的枠組みを導入し、米国の政治家によって書かれた新しい高品質な注釈付きツイートデータセットを考案する。 そこで我々は,関係学習モデルを提案し,実体や道徳的基礎に対する道徳的態度を共同で予測する。 我々は質的かつ定量的な評価を行い、実体に対する道徳的感情が政治的イデオロギーによって大きく異なることを示す。

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