論文の概要: Explainable Patterns for Distinction and Prediction of Moral Judgement
on Reddit
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11155v1
- Date: Wed, 26 Jan 2022 19:39:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-28 13:20:18.084405
- Title: Explainable Patterns for Distinction and Prediction of Moral Judgement
on Reddit
- Title(参考訳): Redditにおけるモラル判断の識別と予測のための説明可能なパターン
- Authors: Ion Stagkos Efstathiadis and Guilherme Paulino-Passos and Francesca
Toni
- Abstract要約: Redditのフォーラムr/AmITheAssholeでは、ユーザが提示した具体的な物語に基づいた道徳的問題に関する議論が開催されている。
コメントの新しいデータセットを構築し、フォーラムの投稿の分類を調査する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.98624781242271
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The forum r/AmITheAsshole in Reddit hosts discussion on moral issues based on
concrete narratives presented by users. Existing analysis of the forum focuses
on its comments, and does not make the underlying data publicly available. In
this paper we build a new dataset of comments and also investigate the
classification of the posts in the forum. Further, we identify textual patterns
associated with the provocation of moral judgement by posts, with the
expression of moral stance in comments, and with the decisions of trained
classifiers of posts and comments.
- Abstract(参考訳): Redditのフォーラムr/AmITheAssholeでは,ユーザによる具体的な物語に基づいた道徳的問題に関する議論が開催されている。
既存のフォーラムの分析はコメントに重点を置いており、基礎となるデータを公開していない。
本稿では,コメントの新しいデータセットを構築し,フォーラムにおける投稿の分類について検討する。
さらに,ポストによる道徳判断の促進,コメントにおける道徳的姿勢の表現,ポストとコメントの訓練された分類者の判断などに関連するテキストパターンを同定する。
関連論文リスト
- Contextualized Evaluations: Taking the Guesswork Out of Language Model Evaluations [85.81295563405433]
言語モデルユーザーは、しばしば仕様を欠いたクエリを発行するが、クエリが発行されたコンテキストは明示的ではない。
提案手法は,不特定クエリを取り巻くコンテキストを合成的に構築し,評価中に提供するプロトコルである。
その結果,1) モデルペア間の勝利率の反転,2) モデルペア間の勝利率の低下,2) パターンなどの表面レベル基準に基づく判断の少ない評価,3) 様々な文脈におけるモデル行動に関する新たな洞察の提供,といった結果が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-11T18:58:38Z) - Explainability and Hate Speech: Structured Explanations Make Social Media Moderators Faster [72.84926097773578]
実世界のモデレーターの速度に及ぼす説明の影響について検討する。
我々の実験では、一般的な説明は速度に影響せず、しばしば無視されるが、構造化された説明はモデレーターの意思決定時間を7.4%減少させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-06T14:23:10Z) - Characterizing and Classifying Developer Forum Posts with their Intentions [10.452110215035072]
オンライン技術フォーラムの投稿数は急速に増えている。
ほとんどのタグは技術的な観点にのみ焦点をあてています。
ポストの意図をモデル化することは、現在のタグ分類に余分な次元を与えることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-21T20:17:01Z) - AITA Generating Moral Judgements of the Crowd with Reasoning [0.0]
このプロジェクトは、AITAサブレディットをデータセットとして使用して、道徳的ジレンマのあるストーリーに対する道徳的推論によるコメントを生成することを目的としている。
AITAコミュニティの規範と価値観に沿った一貫性のあるコメントを生成することを目的として、フォーラム上の膨大なデータを活用します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-21T10:27:22Z) - Analyzing Norm Violations in Live-Stream Chat [49.120561596550395]
本研究は,ライブストリーミングプラットフォーム上での会話における規範違反を検出することを目的とした,最初のNLP研究である。
ライブストリームチャットにおける標準違反カテゴリを定義し、Twitchから4,583のコメントを注釈付けします。
以上の結果から,適切なコンテキスト情報がモデレーション性能を35%向上させる可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-18T05:58:27Z) - MoralDial: A Framework to Train and Evaluate Moral Dialogue Systems via
Moral Discussions [71.25236662907056]
ユーザの価値観に合わせた道徳的対話システムは、会話のエンゲージメントとユーザ接続を高めることができる。
道徳的対話システムを訓練・評価するための枠組みであるMoralDialを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-21T02:21:37Z) - Hate Speech and Counter Speech Detection: Conversational Context Does
Matter [7.333666276087548]
本稿では,オンラインヘイトとカウンタースピーチのアノテーションと検出における会話コンテキストの役割について検討する。
私たちはRedditのコメントに3段階の分類タスク(ヘイトスピーチ、カウンタースピーチ、中立性)のためのコンテキスト対応データセットを作成しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-13T19:05:44Z) - Beyond Plain Toxic: Detection of Inappropriate Statements on Flammable
Topics for the Russian Language [76.58220021791955]
本稿では,不合理性という二項的概念と,センシティブなトピックの多項的概念に基づいてラベル付けされた2つのテキストコレクションについて述べる。
不適切な概念を客観するために、クラウドソーシングではデータ駆動方式で定義する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-04T15:59:06Z) - Designing for Engaging with News using Moral Framing towards Bridging
Ideological Divides [6.177805579183265]
本稿は、モラル財団として知られる基本的人的価値の枠組みを用いて、米国のニュース消費者に関与するよう教育することで、イデオロギー部門に対処するための作業設計システムについて述べる。
我々は、ユーザーが反対の見解に対する理解に挑戦するように促す一連の新機能を設計し、実装する。
本研究は,71名の参加者を6~8日間に分けて各デザインのフィールド評価を行い,対象者の道徳的価値を再設定したことを示す証拠を見出した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-27T07:20:48Z) - Helping users discover perspectives: Enhancing opinion mining with joint
topic models [5.2424255020469595]
本稿では,共同トピックモデリングによる意見マイニングの強化について考察する。
我々は,抽出された視点の人間の理解可能性を評価するユーザスタディにおいて,共同トピックモデル(TAM,JST,VODUM,LAM)を4つ評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-23T16:13:06Z) - A Unified Dual-view Model for Review Summarization and Sentiment
Classification with Inconsistency Loss [51.448615489097236]
ユーザーレビューから正確な要約と感情を取得することは、現代のEコマースプラットフォームにとって不可欠な要素である。
本稿では,これら2つのタスクの性能を協調的に改善する新しいデュアルビューモデルを提案する。
異なる領域の4つの実世界のデータセットに対する実験結果から,本モデルの有効性が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-02T13:34:11Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。