信念多样性本体论：一种社区基于的认识论方法

AI 应用程序在分类、公平性和人类交互等领域常隐含地需要社会概念的本体。尤其当涉及大量相关类别时，构建这些本体是一项有争议的任务，但对于实现有意义的包容性至关重要。本文聚焦于开发一种关于信念体系的务实本体，这是一个复杂且常常充满争议的领域。通过反复迭代社区设计以达成相互一致，我们发现认识论方法在对信念差异的基本方式进行分类时最为有效，能够最大程度地尊重我们关于包容性和简洁性的原则。我们通过用户研究中的术语标注和情感分析实验，展示了该方法论的实用性和可解释性，以实现对信念公平性的语言模型评估。