論文の概要: "We Demand Justice!": Towards Social Context Grounding of Political Texts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09106v3
• Date: Fri, 18 Oct 2024 00:54:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:22:40.414273
• Title: "We Demand Justice!": Towards Social Context Grounding of Political Texts
• Title（参考訳）: 『正義を要求!』:政治文の社会的背景をめざして
• Authors: Rajkumar Pujari, Chengfei Wu, Dan Goldwasser,
• Abstract要約: ソーシャルメディアの談話は、しばしば「政治的スペクトルの対立する側が使用する、見事に類似した言語」で構成されている。 本稿では、そのような曖昧な文を計算環境で完全に理解するために必要なコンテキストを定義する。 本論文では,テキストの現実的コンテキストを理解する必要がある2つの挑戦的データセットを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.58924256275583
• License:
• Abstract: Social media discourse frequently consists of 'seemingly similar language used by opposing sides of the political spectrum', often translating to starkly contrasting perspectives. E.g., 'thoughts and prayers', could express sympathy for mass-shooting victims, or criticize the lack of legislative action on the issue. This paper defines the context required to fully understand such ambiguous statements in a computational setting and ground them in real-world entities, actions, and attitudes. We propose two challenging datasets that require an understanding of the real-world context of the text. We benchmark these datasets against models built upon large pre-trained models, such as RoBERTa and GPT-3. Additionally, we develop and benchmark more structured models building upon existing Discourse Contextualization Framework and Political Actor Representation models. We analyze the datasets and the predictions to obtain further insights into the pragmatic language understanding challenges posed by the proposed social grounding tasks.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアの談話は、しばしば「政治的スペクトルの対立する側が使用する、非常に類似した言語」で構成され、しばしば、非常に対照的な視点に翻訳される。 例えば「考えと祈り」は、犠牲者の大量射殺に対する同情を表したり、この問題に対する立法措置の欠如を批判したりした。 本稿では、そのような曖昧な文を計算環境で完全に理解し、現実の実体、行動、態度に基礎を置くために必要なコンテキストを定義する。 本論文では,テキストの現実的コンテキストを理解する必要がある2つの挑戦的データセットを提案する。 我々はこれらのデータセットをRoBERTaやGPT-3のような大規模な事前学習モデル上に構築されたモデルと比較した。 さらに、既存の言論文脈化フレームワークと政治アクター表現モデルに基づいて、より構造化されたモデルを開発し、ベンチマークする。 提案課題がもたらす実践的言語理解の課題について,これらのデータセットと予測を解析し,さらなる知見を得る。

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