論文の概要: Riveter: Measuring Power and Social Dynamics Between Entities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09536v1
• Date: Fri, 15 Dec 2023 05:03:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 17:15:33.884196
• Title: Riveter: Measuring Power and Social Dynamics Between Entities
• Title（参考訳）: Riveter: エンティティ間のパワーと社会的ダイナミクスの測定
• Authors: Maria Antoniak, Anjalie Field, Jimin Mun, Melanie Walsh, Lauren F. Klein, Maarten Sap
• Abstract要約: Riveterはテキストコーパスのエンティティに関連する動詞の意味を分析するための完全なパイプラインを提供する。 このパッケージには感情、力、エージェンシーといった意味の枠組みが組み込まれており、社会現象を捉えるのに有用であることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.672174024510745
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Riveter provides a complete easy-to-use pipeline for analyzing verb connotations associated with entities in text corpora. We prepopulate the package with connotation frames of sentiment, power, and agency, which have demonstrated usefulness for capturing social phenomena, such as gender bias, in a broad range of corpora. For decades, lexical frameworks have been foundational tools in computational social science, digital humanities, and natural language processing, facilitating multifaceted analysis of text corpora. But working with verb-centric lexica specifically requires natural language processing skills, reducing their accessibility to other researchers. By organizing the language processing pipeline, providing complete lexicon scores and visualizations for all entities in a corpus, and providing functionality for users to target specific research questions, Riveter greatly improves the accessibility of verb lexica and can facilitate a broad range of future research.
• Abstract（参考訳）: riveterは、テキストコーパスのエンティティに関連する動詞の意味を分析するために、完全に使いやすいパイプラインを提供する。 このパッケージには感情、力、エージェンシーといった意味の枠組みが組み込まれており、幅広いコーパスにおいてジェンダーバイアスなどの社会現象を捉えるのに有用であることを示す。 何十年もの間、辞書フレームワークは計算社会科学、デジタル人文科学、自然言語処理における基礎的なツールであり、テキストコーパスの多面的分析を容易にする。 しかし、動詞中心の語彙を扱うには、自然言語処理のスキルが特に必要で、他の研究者へのアクセシビリティが低下する。 言語処理パイプラインを編成し、コーパス内のすべてのエンティティに対して完全なレキシコンスコアと可視化を提供し、ユーザが特定の研究質問を対象とする機能を提供することで、riveterは動詞語彙のアクセシビリティを大幅に改善し、幅広い将来の研究を促進することができる。

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