論文の概要: Unifying Data Perspectivism and Personalization: An Application to Social Norms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14531v1
• Date: Wed, 26 Oct 2022 07:43:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 14:21:43.940562
• Title: Unifying Data Perspectivism and Personalization: An Application to Social Norms
• Title（参考訳）: データパースペクティビズムとパーソナライズ:社会的ノルムへの応用
• Authors: Joan Plepi, B\'ela Neuendorf, Lucie Flek, Charles Welch
• Abstract要約: 13kのアノテーションと210kの社会的規範の判断による対立に関するソーシャルメディア投稿のコーパスについて検討する。 本稿では,アノテータのモデリングにパーソナライズ手法を適用し,社会的規範の知覚を予測する上での有効性を比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.907976678407914
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Instead of using a single ground truth for language processing tasks, several recent studies have examined how to represent and predict the labels of the set of annotators. However, often little or no information about annotators is known, or the set of annotators is small. In this work, we examine a corpus of social media posts about conflict from a set of 13k annotators and 210k judgements of social norms. We provide a novel experimental setup that applies personalization methods to the modeling of annotators and compare their effectiveness for predicting the perception of social norms. We further provide an analysis of performance across subsets of social situations that vary by the closeness of the relationship between parties in conflict, and assess where personalization helps the most.
• Abstract（参考訳）: 言語処理タスクに単元真理を使用する代わりに、最近のいくつかの研究は、アノテーションのセットのラベルをどのように表現し、予測するかを調査した。 しかし、アノテータに関する情報はほとんど、あるいは全く知られておらず、また、アノテータの集合は小さい。 本研究では,13k アノテーションと210k の社会的規範判断の対立に関するソーシャルメディア投稿のコーパスについて検討する。 アノテーションのモデル化にパーソナライズ手法を適用し,その効果を社会規範の知覚予測に比較した新しい実験的な設定を提案する。 さらに、紛争中の当事者間の関係の密接性によって異なる社会的状況のサブセット間でのパフォーマンス分析を行い、パーソナライゼーションが最も役立つ場所を評価する。

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