論文の概要: The Moralization Corpus: Frame-Based Annotation and Analysis of Moralizing Speech Acts across Diverse Text Genres

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.15248v1
• Date: Wed, 17 Dec 2025 09:46:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-18 17:06:26.92368
• Title: The Moralization Corpus: Frame-Based Annotation and Analysis of Moralizing Speech Acts across Diverse Text Genres
• Title（参考訳）: モーラライゼーションコーパス:多言語テキストにおけるモーラライゼーション音声行為のフレームベースアノテーションと分析
• Authors: Maria Becker, Mirko Sommer, Lars Tapken, Yi Wan Teh, Bruno Brocai,
• Abstract要約: モラル化とは、要求や地位を正当化するために道徳的価値を呼び出す議論である。 議論的談話において道徳的価値が戦略的にどのように使われているかを分析するために設計された新しいデータセットを提案する。 モラル化は現実的に複雑で、しばしば暗黙的であり、人間のアノテーターとNLPシステムの両方に重大な課題を提起する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9677949377607575
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Moralizations - arguments that invoke moral values to justify demands or positions - are a yet underexplored form of persuasive communication. We present the Moralization Corpus, a novel multi-genre dataset designed to analyze how moral values are strategically used in argumentative discourse. Moralizations are pragmatically complex and often implicit, posing significant challenges for both human annotators and NLP systems. We develop a frame-based annotation scheme that captures the constitutive elements of moralizations - moral values, demands, and discourse protagonists - and apply it to a diverse set of German texts, including political debates, news articles, and online discussions. The corpus enables fine-grained analysis of moralizing language across communicative formats and domains. We further evaluate several large language models (LLMs) under varied prompting conditions for the task of moralization detection and moralization component extraction and compare it to human annotations in order to investigate the challenges of automatic and manual analysis of moralizations. Results show that detailed prompt instructions has a greater effect than few-shot or explanation-based prompting, and that moralization remains a highly subjective and context-sensitive task. We release all data, annotation guidelines, and code to foster future interdisciplinary research on moral discourse and moral reasoning in NLP.
• Abstract（参考訳）: モラル化(Moalization) - 要求や地位を正当化するために道徳的価値を呼び出す議論。 議論的談話において、道徳的価値がどのように戦略的に使われているかを分析するために設計された、新しいマルチジャンルデータセットであるモラル化コーパスを提示する。 モラル化は現実的に複雑で、しばしば暗黙的であり、人間のアノテーターとNLPシステムの両方に重大な課題を提起する。 我々はモラル化の構成的要素(道徳的価値観、要求、言論の主人公)を捉え、それを政治討論、ニュース記事、オンライン討論など、多種多様なドイツのテキストに適用するフレームベースのアノテーションスキームを開発する。 コーパスは、コミュニケーション形式やドメインにわたるモラル化言語のきめ細かい分析を可能にする。 さらに、モラル化検出およびモラル化成分抽出のタスクにおいて、様々な促進条件下で複数の大規模言語モデル(LLM)を評価し、それを人間のアノテーションと比較し、モラル化の自動的および手動解析の課題について検討する。 その結果、詳細な指示は、ほとんどショットや説明に基づく指示よりも大きな効果を示し、モラル化は、非常に主観的で文脈に敏感な課題であることが明らかとなった。 我々は、NLPにおける道徳的言説と道徳的推論に関する将来の学際研究を促進するために、すべてのデータ、注釈ガイドライン、コードをリリースする。

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