那就是全部了：共享价值的知识图谱作为常识社会规范和行为
社交规范是了解人物行为背后动机的关键；Social Chemistry 是一种新的正式概念体系，能够研究人们日常社交规范和道德判断，Social-Chem-101 是一个大规模的数据集，包含 292k 个使用自然语言描述的生活情境中的粗略规则，Neural Norm Transformer 是一种新型神经网络模型，能够成功推理先前未见过的情况，生成相关的社交规则。
Nov, 2020
提出了一种基于社交动态的常识道德学习模型，描述了道德困境的效用函数，用于解决抽象的道德维度上的交易，并通过贝叶斯模型刻画了个体和团体的社会结构，从有限的观测数据中推断出个体和团体的道德价值，并将该方法应用于自主车辆道德困境数据。
Jan, 2018
探究自然语言生成模型作为行为先验条件用于社交环境中行为的假设生成，结合 Moral Stories 数据集研究并提出解码策略，通过综合专家模型实现优质行为生成、后果和规范生成。
Dec, 2020
本文介绍了一种新的方法，通过在众包 commonsense 知识的基础上引入有文化或国家差异的知识，并将其应用于常见事件的 commonsense 推理中，从而区分不同国家 / 文化知识组的身份，有望提高人类化 NLP 任务性能。
Sep, 2020
本文介绍了 ETHICS 数据集，旨在通过连接社会世界知识和价值判断来评估语言模型对道德基本概念的了解程度，研究发现当前语言模型有望但能力不完整地预测基本人类道德判断，并提供了实现人工智能与人类价值对齐的一步。
Aug, 2020
通过词嵌入和量化词汇差异的罗盘技术，我们研究了葡萄牙、意大利和德国童话中价值观的传播，发现这三个国家的童话中明确的价值观存在差异，但初步研究结果表明仁慈、顺从和普遍主义等价值观在欧洲社会中具有共享的文化理解和表达，暗示了泛欧洲的文化记忆的存在。
Feb, 2024
本文针对社交媒体上的冲突话题，研究了如何利用个性化方法对 13k 个标注者进行标注，比较了该方法在预测社交规范感知方面的有效性，并对不同关系下的社会情境的性能进行了分析。
Oct, 2022
本论文提出了 FolkScope—— 基于知识图谱构建的意图知识框架，借助大规模语言模型的生成能力和人机交互的标注，半自动地构建知识图谱，显现人类在电子商务平台购买商品过程中的意图结构，讨论了其内在质量和外部应用，证明其能够很好地模拟常识性的 e-commerce 知识。
Nov, 2022
NormBank 是一种包含 155k 个情境规范的知识库，旨在为交互式、辅助式和协作式 AI 系统提供灵活的规范推理基础，通过包含多价社会文化框架来激发推理，其中包括场景、角色和其他物理、社会和文化限制；NormBank 还包含 63k 个唯一约束，并通过不同的组合来构建社会规范，而这些规范是非单调的，可以通过微调其框架来取消推理。
May, 2023
人类价值观和价值多元论对于人类决策至关重要。为了更好地反映价值多元论，我们介绍了 ValuePrism 数据集和 Kaleido 模型，它们可以生成、解释和评估特定语境下人类价值观、权利和责任的相关性和支持程度。我们的工作希望明确人类决策背后的隐含价值观，并引导 AI 系统做出更符合这些价值观的决策。
Sep, 2023