Ein Datensatz für physische und abstrakte Plausibilität sowie Quellen menschlicher Uneinigkeit

Core Concepts

Dieser Datensatz erfasst die physische und abstrakte Plausibilität von Ereignissen in Englisch und untersucht Quellen menschlicher Uneinigkeit bei der Beurteilung von Plausibilität.

Abstract

Der Datensatz wurde aus natürlich vorkommenden Sätzen aus der englischen Wikipedia extrahiert. Es wurden verschiedene Grade der Abstraktheit eingefügt und automatisch generierte pseudo-unplausible Ereignisse hinzugefügt. Eine gefilterte und ausgewogene Teilmenge wurde mithilfe von Crowdsourcing-Annotationen für Plausibilität bewertet. Umfangreiche Analysen zeigen, dass Annotator*innen Plausibilität gegenüber Unplausibilität bevorzugen und bei unplausiblen Ereignissen stärker uneins sind. Darüber hinaus erfasst der Plausibilitätsdatensatz Abstraktheit in Ereignissen im gleichen Maße wie Konkretheit, und es zeigt sich, dass die Abstraktheit von Ereignisteilnehmern die Plausibilitätsbewertungen beeinflusst: Konkretere Ereignisteilnehmer führen zu einer Wahrnehmung von Unplausibilität.

Stats

Die Mehrheit der Bewertungen (68,98%) liegt im plausiblen Bereich (Bewertungen 4 und 5).
Triples mit ursprünglich unplausiblem Label erhalten häufiger Bewertungen im schwach unplausiblen Bereich (Durchschnittsbewertung zwischen 2 und 3) als Triples mit ursprünglich plausiblem Label.

Quotes

"Plausibilität ist durch Wahrscheinlichkeit des Auftretens in der Welt und nicht durch Text bestimmt."
"Grenzen zwischen Kategorien, die annotiert oder vorhergesagt werden sollen, müssen nicht notwendigerweise streng wahr oder falsch, d.h. entweder plausibel oder unplausibel, sein, sondern spiegeln die tatsächliche zugrunde liegende Verteilung der nicht deterministischen menschlichen Urteile mit inhärenter Uneinigkeit über Labels wider."

Key Insights Distilled From

A Dataset for Physical and Abstract Plausibility and Sources of Human Disagreement

by Annerose Eic... at arxiv.org 04-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.04035.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man den Datensatz um kontextuelle Informationen erweitern, um die Bewertung von Plausibilität zu verbessern?

Um den Datensatz um kontextuelle Informationen zu erweitern und die Bewertung von Plausibilität zu verbessern, könnten folgende Schritte unternommen werden:

Einbeziehung von Satzkontext: Anstatt sich nur auf einzelne S-V-O-Tripel zu konzentrieren, könnte der Datensatz um den umgebenden Satzkontext erweitert werden. Dies würde es den Annotatoren ermöglichen, die Plausibilität eines Ereignisses im Zusammenhang mit dem gesamten Satz zu bewerten.

Berücksichtigung von Hintergrundwissen: Durch die Integration von externen Wissensquellen oder Ontologien könnte der Datensatz mit zusätzlichen Informationen angereichert werden, die den Annotatoren helfen, die Plausibilität eines Ereignisses besser zu beurteilen.

Einbeziehung von Metadaten: Das Hinzufügen von Metadaten wie Zeit, Ort oder relevante Personen zu den Ereignissen im Datensatz könnte den Annotatoren helfen, eine fundiertere Entscheidung über die Plausibilität zu treffen.

Verwendung von Coreference Resolution: Durch die Anwendung von Coreference Resolution-Techniken könnte der Datensatz so erweitert werden, dass Annotatoren die Beziehungen zwischen Entitäten im Text besser verstehen und somit die Plausibilität genauer bewerten können.

Durch die Integration dieser kontextuellen Informationen könnte die Qualität der Plausibilitätsbewertungen im Datensatz verbessert und die Modellierung von Plausibilität effektiver gestaltet werden.

Welche Rolle spielen kulturelle Unterschiede bei der Beurteilung von Plausibilität?

Kulturelle Unterschiede können eine signifikante Rolle bei der Beurteilung von Plausibilität spielen, da individuelle und kollektive kulturelle Erfahrungen und Normen die Wahrnehmung von Realität und Plausibilität beeinflussen. Einige Aspekte, die kulturelle Unterschiede bei der Beurteilung von Plausibilität beeinflussen können, sind:

Sprachliche Nuancen: Kulturelle Unterschiede können sich in der Sprache widerspiegeln, was zu unterschiedlichen Interpretationen von Begriffen und Ereignissen führen kann. Dies kann die Bewertung von Plausibilität beeinflussen.

Kulturelle Konzepte: Verschiedene Kulturen haben unterschiedliche Vorstellungen von Realität, Moral und Alltagssituationen. Diese kulturellen Konzepte können die Wahrnehmung von Plausibilität prägen.

Geschichtliche Erfahrungen: Historische Ereignisse und kulturelle Prägungen können die Art und Weise beeinflussen, wie Menschen Ereignisse bewerten und ob sie diese als plausibel oder unplausibel empfinden.

Religiöse und spirituelle Überzeugungen: Glaubenssysteme und spirituelle Überzeugungen können die Wahrnehmung von Plausibilität stark beeinflussen, da sie die Grundlage für die Bewertung von Ereignissen bilden können.

Daher ist es wichtig, kulturelle Unterschiede zu berücksichtigen, wenn es um die Beurteilung von Plausibilität geht, insbesondere in multikulturellen Umgebungen oder bei der Anwendung von Modellen auf verschiedene kulturelle Kontexte.

Wie lassen sich Methoden zur Modellierung von Plausibilität auf andere Sprachen übertragen?

Die Übertragung von Methoden zur Modellierung von Plausibilität auf andere Sprachen erfordert eine sorgfältige Anpassung und Berücksichtigung sprachlicher, kultureller und semantischer Unterschiede. Hier sind einige Schritte, die bei der Übertragung von Plausibilitätsmodellen auf andere Sprachen hilfreich sein können:

Sprachliche Anpassung: Die Modelle müssen an die spezifischen sprachlichen Eigenschaften der Zielsprache angepasst werden, einschließlich Syntax, Semantik und Pragmatik.

Kulturelle Anpassung: Kulturelle Unterschiede in der Wahrnehmung von Plausibilität müssen berücksichtigt werden, um sicherzustellen, dass die Modelle in verschiedenen kulturellen Kontexten angemessen funktionieren.

Datensammlung: Die Sammlung von Trainingsdaten in der Zielsprache ist entscheidend, um die Modelle auf die spezifischen sprachlichen Nuancen und Ereignisse der jeweiligen Sprache anzupassen.

Evaluation und Feinabstimmung: Die Modelle müssen sorgfältig evaluiert und anhand von Testdaten in der Zielsprache feinabgestimmt werden, um sicherzustellen, dass sie die Plausibilität korrekt bewerten.

Durch die Berücksichtigung dieser Schritte und die sorgfältige Anpassung an die spezifischen Anforderungen der Zielsprache können Methoden zur Modellierung von Plausibilität erfolgreich auf andere Sprachen übertragen werden.