Detta dokument beskriver utvecklingen av en skalbar process för människor och maskiner som arbetar tillsammans för att identifiera delar av text som speglar specifika mänskliga värden. Totalt 2 005 meningar från 28 förberedda vittnesmål före utfrågningar om nätneutralitet kommenterades manuellt för ett eller flera av tio mänskliga värden med hjälp av en notationsram baserad på erfarenhet med liknande innehåll med hjälp av Schwartz Values Inventory. Måttligt god enighet tyder på att meningsfulla distinktioner ofta kan göras av människoantecknare. Flera k-Nearest-Neighbor klassificeringar jämfördes i denna preliminära studie, vilket ger resultat som verkar lovande och som tydligt pekar på produktiva riktningar för framtida arbete.
Manualanteckningar och automatiska annoteringar jämfördes med Emi REF.
Investigating multi-label classification for human values
{'venue': 'ASIST', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}