Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Moral Foundations Reddit Corpus

論文の概要: The Moral Foundations Reddit Corpus

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05545v3
Date: Sat, 18 Oct 2025 00:35:48 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-25 00:56:37.996945
Title: The Moral Foundations Reddit Corpus
Title（参考訳）: The Moral Foundations Reddit Corpus
Authors: Jackson Trager, Alireza S. Ziabari, Elnaz Rahmati, Aida Mostafazadeh Davani, Preni Golazizian, Farzan Karimi-Malekabadi, Ali Omrani, Zhihe Li, Brendan Kennedy, Nils Karl Reimer, Melissa Reyes, Kelsey Cheng, Mellow Wei, Christina Merrifield, Arta Khosravi, Evans Alvarez, Morteza Dehghani,
Abstract要約: モラルフレーミングと感情は、寄付、環境活動、政治的関与、抗議など、様々なオンラインおよびオフラインの行動に影響を与える可能性がある。私たちは、12の異なるサブレディットからキュレートされた16,123の英語のRedditコメントを集めた、Moral Foundations Reddit Corpusを紹介します。我々は,大きな言語モデル(Llama3-8B,Ministral-8B)をゼロショット,少数ショット,PEFT設定で評価し,その性能をBERTのような微調整エンコーダのみのモデルと比較した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.209088250257042
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Moral framing and sentiment can affect a variety of online and offline behaviors, including donation, environmental action, political engagement, and protest. Various computational methods in Natural Language Processing (NLP) have been used to detect moral sentiment from textual data, but achieving strong performance in such subjective tasks requires large, hand-annotated datasets. Previous corpora annotated for moral sentiment have proven valuable, and have generated new insights both within NLP and across the social sciences, but have been limited to Twitter. To facilitate improving our understanding of the role of moral rhetoric, we present the Moral Foundations Reddit Corpus, a collection of 16,123 English Reddit comments that have been curated from 12 distinct subreddits, hand-annotated by at least three trained annotators for 8 categories of moral sentiment (i.e., Care, Proportionality, Equality, Purity, Authority, Loyalty, Thin Morality, Implicit/Explicit Morality) based on the updated Moral Foundations Theory (MFT) framework. We evaluate baselines using large language models (Llama3-8B, Ministral-8B) in zero-shot, few-shot, and PEFT settings, comparing their performance to fine-tuned encoder-only models like BERT. The results show that LLMs continue to lag behind fine-tuned encoders on this subjective task, underscoring the ongoing need for human-annotated moral corpora for AI alignment evaluation. Keywords: moral sentiment annotation, moral values, moral foundations theory, multi-label text classification, large language models, benchmark dataset, evaluation and alignment resource
Abstract（参考訳）: モラルフレーミングと感情は、寄付、環境活動、政治的関与、抗議など、様々なオンラインおよびオフラインの行動に影響を与える可能性がある。自然言語処理(NLP)における様々な計算手法は、テキストデータから道徳的感情を検出するために用いられてきたが、そのような主観的なタスクにおいて強力なパフォーマンスを達成するには、大きな手書きのデータセットが必要である。道徳的感情に注釈を付けた以前のコーパスは、NLPと社会科学の両方に新たな洞察をもたらしてきたが、Twitterに限られている。モラル・ファンデーションズ・Reddit Corpusは、12の異なるサブレディットからキュレートされた16,123の英語のRedditコメントのコレクションであり、モラル・センチメントの8つのカテゴリ(ケア、保護、平等、純粋性、権威、ロイヤリティ、薄道徳、インプリシット/エクスプリシット・モラル)に対して少なくとも3つのトレーニングされたアノテータによって手書きされている。我々は,大きな言語モデル(Llama3-8B,Ministral-8B)をゼロショット,少数ショット,PEFT設定で評価し,その性能をBERTのような微調整エンコーダのみのモデルと比較した。以上の結果から,LLMはAIアライメント評価のための人為的注釈付きモラルコーパスの必要性を浮き彫りにして,この主観的課題に対する微調整エンコーダの遅れが続いていることが示唆された。キーワード:モラル感情アノテーション、モラルバリュー、モラル基礎理論、マルチラベルテキスト分類、大規模言語モデル、ベンチマークデータセット、評価とアライメントリソース

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