論文の概要: Ontology of Belief Diversity: A Community-Based Epistemological Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01455v1
• Date: Thu, 25 Jul 2024 09:02:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 04:59:02.215879
• Title: Ontology of Belief Diversity: A Community-Based Epistemological Approach
• Title（参考訳）: 多様性のオントロジー--地域社会を基盤とした認識論的アプローチ
• Authors: Tyler Fischella, Erin van Liemt, Qiuyi, Zhang,
• Abstract要約: 我々は、複雑でしばしば議論の的になっている信念体系の実践的なオントロジーの開発に注力する。 合意に達するまで、コミュニティベースのデザインを繰り返すことで、信条の基本的な方法の違いを分類するのに、方法が最適であることが分かりました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.99833362998488
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AI applications across classification, fairness, and human interaction often implicitly require ontologies of social concepts. Constructing these well, especially when there are many relevant categories, is a controversial task but is crucial for achieving meaningful inclusivity. Here, we focus on developing a pragmatic ontology of belief systems, which is a complex and often controversial space. By iterating on our community-based design until mutual agreement is reached, we found that epistemological methods were best for categorizing the fundamental ways beliefs differ, maximally respecting our principles of inclusivity and brevity. We demonstrate our methodology's utility and interpretability via user studies in term annotation and sentiment analysis experiments for belief fairness in language models.
• Abstract（参考訳）: 分類、公平性、人間の相互作用にわたるAIアプリケーションは、しばしば暗黙的に社会概念のオントロジーを必要とする。 これらをうまく構築することは、特に多くの関連するカテゴリがある場合において、議論の余地があるタスクであるが、有意義な傾きを達成するために不可欠である。 ここでは、複雑でしばしば議論の的となる信念体系の実践的オントロジーの開発に焦点をあてる。 合意に達するまで、コミュニティベースのデザインを反復することで、認識論的手法は、信念の基本的な方法の違いを分類するのに最適であり、インクリシティとブレビティの原則を最大限に尊重することを発見した。 本稿では,言語モデルにおける信念フェアネスのための用語アノテーションと感情分析実験において,ユーザスタディによる方法論の有用性と解釈可能性を示す。

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