論文の概要: Constructing Vec-tionaries to Extract Message Features from Texts: A
Case Study of Moral Appeals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05990v2
- Date: Sat, 9 Mar 2024 04:55:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-13 14:59:46.685179
- Title: Constructing Vec-tionaries to Extract Message Features from Texts: A
Case Study of Moral Appeals
- Title（参考訳）: テキストからメッセージの特徴を抽出するベクティナリーの構築:道徳的アピールを事例として
- Authors: Zening Duan, Anqi Shao, Yicheng Hu, Heysung Lee, Xining Liao, Yoo Ji
Suh, Jisoo Kim, Kai-Cheng Yang, Kaiping Chen, and Sijia Yang
- Abstract要約: 本稿では,単語埋め込みによる検証辞書を向上するベクタリー測度ツールの構築手法を提案する。
vec-tionaryは、テキストの強みを超えてメッセージ機能のあいまいさを捉えるために、追加のメトリクスを生成することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.336592570916432
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: While researchers often study message features like moral content in text,
such as party manifestos and social media, their quantification remains a
challenge. Conventional human coding struggles with scalability and intercoder
reliability. While dictionary-based methods are cost-effective and
computationally efficient, they often lack contextual sensitivity and are
limited by the vocabularies developed for the original applications. In this
paper, we present an approach to construct vec-tionary measurement tools that
boost validated dictionaries with word embeddings through nonlinear
optimization. By harnessing semantic relationships encoded by embeddings,
vec-tionaries improve the measurement of message features from text, especially
those in short format, by expanding the applicability of original vocabularies
to other contexts. Importantly, a vec-tionary can produce additional metrics to
capture the valence and ambivalence of a message feature beyond its strength in
texts. Using moral content in tweets as a case study, we illustrate the steps
to construct the moral foundations vec-tionary, showcasing its ability to
process texts missed by conventional dictionaries and word embedding methods
and to produce measurements better aligned with crowdsourced human assessments.
Furthermore, additional metrics from the vec-tionary unveiled unique insights
that facilitated predicting outcomes such as message retransmission.
- Abstract（参考訳）: 研究者は、パーティーのマニフェストやソーシャルメディアなど、テキスト中のモラルコンテンツのようなメッセージ機能を研究することが多いが、その定量化は依然として課題である。
従来のヒューマンコーディングはスケーラビリティとインターコーダの信頼性に苦しむ。
辞書ベースの手法はコスト効率と計算効率が良いが、文脈感度に欠けることが多く、本来の用途で開発された語彙によって制限される。
本稿では,非線形最適化による単語埋め込みによる検証ディクショナリの促進を目的としたvec-tionary measurement toolsの構築手法を提案する。
埋め込みによって符号化される意味的関係を利用して、vec-tionaryは、テキスト、特に短いフォーマットのメッセージ特徴の測定を改善し、元の語彙を他の文脈に適用できるように拡張する。
重要なことに、vec-tionaryは、テキストの強み以上のメッセージ機能の価値とあいまいさを捉えるために、追加のメトリクスを生成することができる。
ツイートのモラルコンテンツを事例研究として,従来の辞書や単語の埋め込み手法で欠落したテキストを処理し,クラウドソースによる人的評価に適合した指標を作成する能力を示すとともに,道徳的基盤を構築するためのステップを解説する。
さらに、vec-tionaryから追加されたメトリクスは、メッセージの再送信などの予測結果を促進するユニークな洞察を公開した。
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