論文の概要: Dimensions of Interpersonal Dynamics in Text: Group Membership and Fine-grained Interpersonal Emotion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06687v1
• Date: Wed, 14 Sep 2022 14:46:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-15 13:21:41.149557
• Title: Dimensions of Interpersonal Dynamics in Text: Group Membership and Fine-grained Interpersonal Emotion
• Title（参考訳）: テキストにおける対人ダイナミクスの次元:グループメンバーシップと微粒な対人感情
• Authors: Venkata S Govindarajan, Katherine Atwell, Barea Sinno, Malihe Alikhani, David I. Beaver, Junyi Jessy Li
• Abstract要約: この研究は、NLPにおける偏見の研究を、特定の偏見の事例から、話者、テキスト、ターゲット、社会的ダイナミクスの関係をカプセル化したものへと再調整することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.125210491924243
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The ability of language to perpetuate inequality is most evident when individuals refer to, or talk about, other individuals in their utterances. While current studies of bias in NLP rely mainly on identifying hate speech or bias towards a specific group, we believe we can reach a more subtle and nuanced understanding of the interaction between bias and language use by modeling the speaker, the text, and the target in the text. In this paper, we introduce a dataset of 3033 English tweets by US Congress members annotated for interpersonal emotion, and `found supervision' for interpersonal group membership labels. We find that negative emotions such as anger and disgust are used predominantly in out-group situations, and directed predominantly at leaders of opposite parties. While humans can perform better than chance at identifying interpersonal group membership given an utterance, neural models perform much better; furthermore, a shared encoding between interpersonal group membership and interpersonal perceived emotion enabled some performance gains in the latter. This work aims to re-align the study of bias in NLP away from specific instances of bias to one which encapsulates the relationship between speaker, text, target and social dynamics. Data and code for this paper are available at https://github.com/venkatasg/Interpersonal-Dynamics
• Abstract（参考訳）: 言語が不平等を持続する能力は、個人が発話の中で他の個人を参照したり、話したりする際に最も明らかである。 現在NLPにおける偏見の研究は、主にヘイトスピーチや特定のグループに対する偏見の同定に頼っているが、話者、テキスト、テキストのターゲットをモデル化することで、偏見と言語使用の相互作用をより微妙に理解することができると考えている。 本稿では,米国議会議員が対人感情にアノテートした3033個の英語ツイートのデータセットと,対人グループメンバーラベルの'found supervisor'を提案する。 怒りや嫌悪感といった否定的な感情は主に集団外の状況で使われ、反対派のリーダーに主に向けられている。 人間は、発話によって対人グループメンバーシップを識別する機会よりも優れたパフォーマンスを発揮できる一方で、ニューラルモデルは、対人グループメンバーシップと対人認知感情との共有符号化により、後者のパフォーマンス向上を実現している。 この研究は、NLPにおける偏見の研究を、特定の偏見の事例から、話者、テキスト、ターゲット、社会的ダイナミクスの関係をカプセル化したものへと再調整することを目的としている。 本論文のデータとコードはhttps://github.com/venkatasg/interpersonal-dynamicsで利用可能である。

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