論文の概要: Pragmatic Inference for Moral Reasoning Acquisition: Generalization via Distributional Semantics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.24102v1
- Date: Sun, 28 Sep 2025 22:40:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.634075
- Title: Pragmatic Inference for Moral Reasoning Acquisition: Generalization via Distributional Semantics
- Title（参考訳）: モーラル推論獲得のためのプラグマティック推論:分散セマンティックスによる一般化
- Authors: Guangliang Liu, Xi Chen, Bocheng Chen, Xitong Zhang, Kristen Johnson,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の有望な研究方向としてモラル推論が登場した
本稿では, LLMが分布意味論に依存しつつも, 一般化された道徳的推論を実現する方法について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.209639324860207
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Moral reasoning has emerged as a promising research direction for Large Language Models (LLMs), yet achieving generalization remains a central challenge. From a linguistic standpoint, this difficulty arises because LLMs are adept at capturing distributional semantics, which fundamentally differs from the morals which operate at the pragmatic level. This paper investigates how LLMs can achieve generalized moral reasoning despite their reliance on distributional semantics. We propose pragmatic inference methods grounded in moral foundations theory, which leverage contextual information at each step to bridge the pragmatic gap and guide LLMs in connecting moral foundations with moral reasoning objectives. Experimental results demonstrate that our approach significantly enhances LLMs' generalization in moral reasoning, providing a foundation for future research grounded in moral foundations theory.
- Abstract（参考訳）: 道徳的推論はLarge Language Models (LLMs) の有望な研究方向として浮上しているが、一般化は依然として中心的な課題である。
言語学的観点から見ると、この困難はLLMが分布的意味論を捉えるのに適しており、実際は実用的レベルで機能するモラルとは異なっているからである。
本稿では, LLMが分布意味論に依存しつつも, 一般化された道徳的推論を実現する方法について検討する。
本研究では,道徳的基礎理論に基づく実践的推論手法を提案し,各段階における文脈情報を利用して実践的ギャップを埋め,道徳的根拠と道徳的推論の目的を結びつけるためのLLMを導出する。
実験結果から,本手法は道徳的推論におけるLLMの一般化を著しく促進し,道徳的基礎理論に基づく将来の研究の基盤となることが示唆された。
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