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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09733v2
• Date: Thu, 23 May 2024 01:53:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-26 20:13:50.729099
• 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、しばしばニュース記事における明示的な道徳的言語を最小化しようと試みるが、ほとんどの記事は、報告された出来事自体を通して表現される道徳的価値に富んでいる。 この現象を調査するために,政治スペクトルの多種多様な米国メディアによる474のニュース記事に5,494の構造化イベントアノテーションからなる新たなデータセットMORAL EVENTSを注釈付けした。 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）: 7.8192232188516115
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: News media often strive to minimize explicit moral language in news articles, yet most articles are dense with moral values as expressed through the reported events themselves. However, values that are reflected in the intricate dynamics among participating entities and moral events are far more challenging for most NLP systems to detect, including LLMs. To study this phenomenon, we annotate a new dataset, MORAL EVENTS, consisting of 5,494 structured event 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, which leverages knowledge derived from moral words and moral scenarios to produce structural representations of morality-bearing events. Experiments show that MOKA outperforms competitive baselines across three moral event understanding tasks. Further analysis shows even ostensibly nonpartisan media engage in the selective reporting of moral events. Our data and codebase are available at https://github.com/launchnlp/MOKA.
• Abstract（参考訳）: ニュースメディアは、しばしばニュース記事における明示的な道徳的言語を最小化しようと試みるが、ほとんどの記事は、報告された出来事自体を通して表現される道徳的価値に富んでいる。 しかしながら、参加するエンティティやモラルイベントの複雑なダイナミクスに反映される値は、LPMを含むほとんどのNLPシステムにとって、はるかに困難である。 この現象を調査するために,政治スペクトルの多種多様な米国メディアによる474のニュース記事に5,494の構造化イベントアノテーションからなる新たなデータセットMORAL EVENTSを注釈付けした。 さらに,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。 実験の結果,Mokaは3つのモラル事象理解タスクにおいて,競争基準よりも優れていた。 さらに分析すると、一見非党派メディアでさえ道徳的な出来事を選択的に報告していることがわかる。 私たちのデータとコードベースはhttps://github.com/ Launchnlp/Moka.comで公開されています。

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