检测俄语社交媒体中的价值表达型文本帖子
计算与语言
2025-12-10 v3 人工智能
摘要
基本价值观是指与理想终极状态相关并超越具体情境的概念或信念。研究社交媒体中的个人价值观可以阐明社会价值观演变的方式与原因，尤其是在问卷调查等基于刺激的方法失效时，例如在难以触及的人群中。另一方面，用户生成内容大量充斥着刻板的、具有文化定义的言语结构，而非个人价值观的真实表达。我们旨在寻找一个能够准确检测俄语社交媒体 VKontakte 中价值表达型帖子的模型。包含 5,035 个帖子的训练数据集由三位专家、304 名众包工人和 ChatGPT 进行标注。众包工人与专家在帖子分类上仅表现出中等的一致性。ChatGPT 的一致性较高，但在垃圾信息检测方面存在困难。我们采用了结合人类与 AI 辅助标注的集成方法，并引入主动学习策略，随后利用来自各种预训练 Transformer 语言模型的嵌入训练了多个分类模型。使用微调后的 rubert-tiny2 模型的嵌入取得了最佳性能，实现了较高的价值检测质量（F1 = 0.77，F1-macro = 0.83）。该模型为研究俄语社交媒体用户内部及用户之间的价值观提供了关键一步。
引用
@article{arxiv.2312.08968,
title = {Detecting value-expressive text posts in Russian social media},
author = {Maria Milkova and Maksim Rudnev and Lidia Okolskaya},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.08968},
year = {2025}
}