“我们要求正义！”：迈向政治文本的社会语境 grounding
计算与语言
2024-10-21 v3
摘要
社交媒体话语常由“政治光谱对立双方使用的看似相似的语言”构成，往往转化为截然相反的观点。例如，“thoughts and prayers”可能表达对大规模枪击受害者的同情，或批评该议题上立法行动的缺失。本文定义了在计算环境下充分理解此类模糊表述所需的语境，并将其 grounding 于真实世界的实体、行动与态度。我们提出两个具有挑战性的数据集，要求理解文本的真实世界语境。我们以基于大型预训练模型（如 RoBERTa 和 GPT-3）构建的模型对这些数据集进行基准测试。此外，我们开发并基于现有的话语语境化框架与政治行动者表示模型基准测试了更具结构化的模型。我们分析数据集与预测结果，以进一步洞察所提出的社会 grounding 任务带来的语用语言理解挑战。
引用
@article{arxiv.2311.09106,
title = {"We Demand Justice!": Towards Social Context Grounding of Political Texts},
author = {Rajkumar Pujari and Chengfei Wu and Dan Goldwasser},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.09106},
year = {2024}
}
备注
Accepted as an oral at EMNLP 2024 main conference