論文の概要: MOKA: Moral Knowledge Augmentation for Moral Event Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09733v1
• Date: Thu, 16 Nov 2023 10:04:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-17 15:23:55.355189
• Title: MOKA: Moral Knowledge Augmentation for Moral Event Extraction
• Title（参考訳）: Moka: モラルイベント抽出のためのモラル知識強化
• Authors: Xinliang Frederick Zhang, Winston Wu, Nick Beauchamp, Lu Wang
• Abstract要約: ニュースメディアは、記憶に残る物語を作るために道徳的な言葉を取り入れており、読者はしばしば彼らの価値観に沿ったコンテンツに携わる。 道徳的価値を単独で研究するニュース分析に道徳理論が適用され、その一方で、道徳的な出来事を形作る際の参加者間のダイナミクスは見過ごされている。 これは主に、明らかなイデオロギーと価値を隠すために不明瞭な言語を使うことと、既存のほとんどのNLPシステムにおける道徳的推論能力の不足が原因である。 本稿では,モラル知識を付加したモラルイベント抽出フレームワークであるMokaを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.54193963742934
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: News media employ moral language to create memorable stories, and readers often engage with the content that align with their values. Moral theories have been applied to news analysis studying moral values in isolation, while the intricate dynamics among participating entities in shaping moral events have been overlooked. This is mainly due to the use of obscure language to conceal evident ideology and values, coupled with the insufficient moral reasoning capability in most existing NLP systems, where LLMs are no exception. To study this phenomenon, we first annotate a new dataset, MORAL EVENTS, consisting of 5,494 structured annotations on 474 news articles by diverse US media across the political spectrum. We further propose MOKA, a moral event extraction framework with MOral Knowledge Augmentation, that leverages knowledge derived from moral words and moral scenarios. Experimental results show that MOKA outperforms competitive baselines across three moral event understanding tasks. Further analyses illuminate the selective reporting of moral events by media outlets of different ideological leanings, suggesting the significance of event-level morality analysis in news. Our datasets and codebase are available at https://github.com/launchnlp/MOKA.
• Abstract（参考訳）: ニュースメディアは道徳的な言葉を使って記憶に残る物語を作り、読者はしばしば自分の価値観に合致したコンテンツを扱っている。 モラル理論は独立して道徳価値を研究するニュース分析に応用され、モラル事象の形成に関わる関係者間の複雑なダイナミクスは見過ごされている。 これは主に、明らかなイデオロギーと価値を隠すために不明瞭な言語を使用することと、LPMが例外ではない既存のほとんどのNLPシステムにおいて、道徳的推論能力の不足が原因である。 この現象を研究するために、我々はまず474のニュース記事に対する5,494の構造化アノテーションからなる新しいデータセットMORAL EVENTSを、政治的スペクトルの様々な米国メディアによって注釈付けした。 さらに,モカ(moka)は,モラル語やモラルシナリオに由来する知識を活用し,モラル知識の強化を伴うモラルイベント抽出フレームワークを提案する。 実験の結果,mokaは3つのモラルイベント理解タスクにおいて,競合ベースラインよりも優れていた。 さらに、異なるイデオロギー傾向のメディアによる道徳的出来事の選択的報告を照らし、ニュースにおける出来事レベルの道徳的分析の重要性を示唆する。 私たちのデータセットとコードベースはhttps://github.com/launchnlp/mokaで利用可能です。

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