Identificador persistente para citar o vincular este elemento: http://hdl.handle.net/10662/19078
Títulos: Automatic assignment of moral foundations to movies by word embedding
Autores/as: González Santos, Carlos
Vega Rodríguez, Miguel Ángel
Pérez Sánchez, Carlos Javier
López Muñoz, Joaquín M.
Martínez Sarriegui, Iñaki
Palabras clave: Fundamentos morales;Procesamiento del lenguaje natural;Similitud semántica;Incrustación de palabras;Moral foundations;Natural language processing;Semantic similarity;Word embedding
Fecha de publicación: 2023
Editor/a: Elsevier
Resumen: La moralidad es un tema que preocupa cada vez más a la gente. La moralidad se observa y se mide durante los actos públicos o al desarrollar y consumir productos, como las películas. La Teoría de los Fundamentos Morales (MFT) fue desarrollada para realizar rigurosamente estas mediciones con el apoyo del Diccionario de Fundamentos Morales (MFD). En este artículo, se diseñó, implementó y aplicó un enfoque de Asignación de fundamentos morales basado en incrustación de palabras (WEMFA) al dominio de las películas para la asignación múltiple de fundamentos morales. WEMFA puede utilizar cualquier diccionario y se ha aplicado a una colección de películas generada a partir de sinopsis de películas. Se ha realizado una comparación entre WEMFA y MoralStrength, el único enfoque encontrado en la literatura científica. El enfoque propuesto proporcionó una mejora porcentual del 41,7% con respecto a la mejor versión de MoralStrength, que utiliza una extensión del MFD original casi 10 veces mayor en número de términos. Además, se ha construido una extensión del MFD original (MFD24) añadiendo 14 nuevos fundamentos morales a los 10 originales, enriqueciendo el contexto moral. WEMFA proporcionó una precisión media del 78% con MFD24 a pesar del incremento en el número de fundamentos morales. Además, con WEMFA se pueden utilizar diccionarios nuevos ampliados o incluso totalmente diferentes, ya que no necesita ningún tipo de entrenamiento.
Morality is a topic that people are increasingly concerned about. Morality is observed and measured during public acts or when developing and consuming products, such as movies. The Moral Foundations Theory (MFT) was developed to rigorously perform these measurements with the support of the Moral Foundations Dictionary (MFD). In this paper, a Word Embedding-based Moral Foundation Assignment (WEMFA) approach has been designed, implemented, and applied to the movie domain for multiple assignment of moral foundations. WEMFA may use any dictionary, and it has been applied to a movie collection generated from movie synopses. A comparison between WEMFA and MoralStrength, the only approach found in the scientific literature, has been carried out. The proposed approach provided a percentage improvement of 41.7% with respect to the best version of MoralStrength, which uses an extension of the original MFD almost 10 times larger in number of terms. In addition, an extension of the original MFD (MFD24) has been built by adding 14 new moral foundations to the 10 original ones, enriching the moral context. WEMFA provided a mean accuracy of 78% with MFD24 despite the increment of the number of moral foundations. Besides, new extended dictionaries or even totally different ones can be used with WEMFA, since it does not need any training.
URI: http://hdl.handle.net/10662/19078
ISSN: 0950-7051
DOI: 10.1016/j.knosys.2023.110539
Colección:DMATE - Artículos
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