新闻领域文本中以事件为中心的人类价值观理解：基于主体条件的多粒度基准
计算与语言
2026-03-19 v1
摘要
现有的人类价值观数据集不直接支持事实性新闻中的价值观理解：许多数据集忽略主体，依赖孤立的语句或合成场景，且缺乏明确的事件结构或价值方向。我们提出了\textbf{NEVU}（\textbf{N}ews \textbf{E}vent-centric \textbf{V}alue \textbf{U}nderstanding），一个用于事实性新闻中以主体为条件的、事件中心的和方向感知的价值观识别的基准。NEVU评估模型是否能够识别价值观线索，将其归因于正确的主体，并从基于实证的证据中确定价值方向。基于2,865篇英文新闻文章构建，NEVU在四个语义单元层级（\textbf{子事件}、\textbf{基于行为的复合事件}、\textbf{基于故事的复合事件}和\textbf{文章}）上组织标注，并对（单元, 主体）对进行标注，以在局部和复合语境中进行细粒度评估。标注通过LLM辅助的流水线生成，包含分阶段验证和有针对性的人工审核。使用具有54个细粒度值和20个粗粒度类别的分层价值观空间，NEVU覆盖了45,793个单元-主体对和168,061个有向价值观实例。我们为专有和开源LLM提供了统一的基线，发现轻量级适配（LoRA）持续改进开源模型，表明虽然NEVU主要设计为基准，但它也支持超越仅提示评估的监督适配。数据可用性在附录\ref{app:data_code_availability}中描述。
引用
@article{arxiv.2603.17838,
title = {Event-Centric Human Value Understanding in News-Domain Texts: An Actor-Conditioned, Multi-Granularity Benchmark},
author = {Yao Wang and Xin Liu and Zhuochen Liu and Jiankang Chen and Adam Jatowt and Kyoungsook Kim and Noriko Kando and Haitao Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.17838},
year = {2026}
}