論文の概要: Human Values in a Single Sentence: Moral Presence, Hierarchies, and Transformer Ensembles on the Schwartz Continuum

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.14172v2
• Date: Wed, 28 Jan 2026 11:00:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-29 13:43:09.055823
• Title: Human Values in a Single Sentence: Moral Presence, Hierarchies, and Transformer Ensembles on the Schwartz Continuum
• Title（参考訳）: 単文における人的価値:シュワルツ連続体における道徳的存在、階層、トランスフォーマーのアンサンブル
• Authors: Víctor Yeste, Paolo Rosso,
• Abstract要約: 約74kの英語文において,精巧なシュワルツ連続体における19の人文値の文レベル検出について検討した。 各文には価値の存在が注釈付けされ、二項の道徳的存在ラベルが付与される。 道徳的存在は単文から学習可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0339361014383397
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study sentence-level detection of the 19 human values in the refined Schwartz continuum in about 74k English sentences from news and political manifestos (ValueEval'24 corpus). Each sentence is annotated with value presence, yielding a binary moral-presence label and a 19-way multi-label task under severe class imbalance. First, we show that moral presence is learnable from single sentences: a DeBERTa-base classifier attains positive-class F1 = 0.74 with calibrated thresholds. Second, we compare direct multi-label value detectors with presence-gated hierarchies under a single 8 GB GPU budget. Under matched compute, presence gating does not improve over direct prediction, indicating that gate recall becomes a bottleneck. Third, we investigate lightweight auxiliary signals - short-range context, LIWC-22 and moral lexica, and topic features - and small ensembles. Our best supervised configuration, a soft-voting ensemble of DeBERTa-based models enriched with such signals, reaches macro-F1 = 0.332 on the 19 values, improving over the best previous English-only baseline on this corpus (macro-F1 $\approx$ 0.28). We additionally benchmark 7-9B instruction-tuned LLMs (Gemma 2 9B, Llama 3.1 8B, Mistral 8B, Qwen 2.5 7B) in zero-/few-shot and QLoRA setups, and find that they lag behind the supervised ensemble under the same hardware constraint. Overall, our results provide empirical guidance for building compute-efficient, value-aware NLP models under realistic GPU budgets.
• Abstract（参考訳）: シュワルツ連続体における19の人的価値の文レベル検出を,ニュースおよび政治宣言(ValueEval'24 corpus)から約74kの英語文で検討した。 各文には価値の存在が注釈付けされ、二進的道徳的存在ラベルと19方向の多ラベルタスクが重大な階級不均衡の下で得られる。 まず、単文から道徳的存在が学習可能であることを示す: DeBERTa-base 分類器は正のクラス F1 = 0.74 を校正しきい値で達成する。 第2に、8GBのGPU予算の下で、直接マルチラベル値検出器とプレゼンスゲート階層を比較した。 一致した計算では、プレゼンスゲーティングは直接予測よりも改善せず、ゲートリコールがボトルネックとなることを示している。 第3に、短距離文脈、LIWC-22、モラルレキシカ、トピックの特徴、および小さなアンサンブルといった軽量補助信号について検討する。 このコーパスにおける英語のみのベースライン(macro-F1 $\approx$ 0.28)よりも改善され、19の値でマクロF1 = 0.332に達する。 また、7-9B命令調整LDM(Gemma 2 9B, Llama 3.1 8B, Mistral 8B, Qwen 2.5 7B)を0/fwショットとQLoRAセットアップでベンチマークし、同じハードウェア制約の下で教師ありアンサンブルの遅れが判明した。 全体として,現実的なGPU予算の下で計算効率が高く,価値を意識したNLPモデルを構築するための実証的なガイダンスを提供する。

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