論文の概要: Morality is Non-Binary: Building a Pluralist Moral Sentence Embedding Space using Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17228v1
• Date: Tue, 30 Jan 2024 18:15:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 13:58:32.390240
• Title: Morality is Non-Binary: Building a Pluralist Moral Sentence Embedding Space using Contrastive Learning
• Title（参考訳）: モラル性は非バイナリである:コントラスト学習を用いた多元主義的モラル文埋め込み空間の構築
• Authors: Jeongwoo Park, Enrico Liscio, Pradeep K. Murukannaiah
• Abstract要約: 複数の道徳哲学者は、人間の道徳性は有限個の要素に分解できると主張している。 我々は、最先端のコントラスト学習アプローチにより、多元的道徳文埋め込み空間を構築する。 以上の結果から,モラルに対する多元的アプローチを埋め込み空間で捉えることが可能であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.925187725973777
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Recent advances in NLP show that language models retain a discernible level of knowledge in deontological ethics and moral norms. However, existing works often treat morality as binary, ranging from right to wrong. This simplistic view does not capture the nuances of moral judgment. Pluralist moral philosophers argue that human morality can be deconstructed into a finite number of elements, respecting individual differences in moral judgment. In line with this view, we build a pluralist moral sentence embedding space via a state-of-the-art contrastive learning approach. We systematically investigate the embedding space by studying the emergence of relationships among moral elements, both quantitatively and qualitatively. Our results show that a pluralist approach to morality can be captured in an embedding space. However, moral pluralism is challenging to deduce via self-supervision alone and requires a supervised approach with human labels.
• Abstract（参考訳）: nlpの最近の進歩は、言語モデルがデオントロジー倫理とモラル規範において識別可能な知識レベルを保っていることを示している。 しかし、既存の著作はしばしば道徳を二元論として扱う。 この単純な見解は道徳的判断のニュアンスを捉えない。 複数の道徳哲学者は、道徳的判断の個人差を尊重し、人間の道徳性は有限の要素に分解できると主張している。 この観点から,最先端のコントラスト学習手法を用いて,多元的道徳文埋め込み空間を構築する。 本研究では,モラル要素間の関係の出現を定量的・質的に検討し,埋蔵空間を体系的に調査する。 以上より,モラルに対する多元主義的アプローチを埋め込み空間で捉えることができることを示した。 しかし、道徳的多元主義は自己スーパービジョンのみを通じて推測することが困難であり、人間のラベルと教師付きアプローチを必要とする。

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