論文の概要: Machine learning as a model for cultural learning: Teaching an algorithm what it means to be fat

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.12133v2
• Date: Sat, 13 Jun 2020 22:58:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 08:32:31.972872
• Title: Machine learning as a model for cultural learning: Teaching an algorithm what it means to be fat
• Title（参考訳）: 文化学習モデルとしての機械学習--太っていることの意味をアルゴリズムに教える
• Authors: Alina Arseniev-Koehler and Jacob G. Foster
• Abstract要約: ニューラルワード埋め込みは、自然言語から学習した表現の同義的で認知的に妥当なモデルを提供することを示す。 肥満を性、不道徳、不健康、低社会経済的階級に結びつけるいくつかの文化的スキーマを同定する。 我々の発見は、機械学習が有害な人間のバイアスをコード化し、再現できるという、現在進行中の懸念を補強する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0305676256390934
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As we navigate our cultural environment, we learn cultural biases, like those around gender, social class, health, and body weight. It is unclear, however, exactly how public culture becomes private culture. In this paper, we provide a theoretical account of such cultural learning. We propose that neural word embeddings provide a parsimonious and cognitively plausible model of the representations learned from natural language. Using neural word embeddings, we extract cultural schemata about body weight from New York Times articles. We identify several cultural schemata that link obesity to gender, immorality, poor health, and low socioeconomic class. Such schemata may be subtly but pervasively activated in public culture; thus, language can chronically reproduce biases. Our findings reinforce ongoing concerns that machine learning can also encode, and reproduce, harmful human biases.
• Abstract（参考訳）: 文化環境をナビゲートしながら、ジェンダー、社会階級、健康、体重といった文化的バイアスを学びます。 しかし、公共文化がどのように民間文化になるのか、正確には定かではない。 本稿では,そのような文化的学習の理論的考察を行う。 ニューラルワード埋め込みは自然言語から学習された表現の相似的かつ認知的に妥当なモデルを提供する。 ニューラルワード埋め込みを用いて、New York Timesの記事から体重に関する文化的スキーマを抽出する。 肥満と性別・不道徳・健康・低社会階級を関連づけるいくつかの文化スキーマを特定した。 このようなスキーマは、公共文化において微妙だが広く活性化されるため、言語は慢性的にバイアスを再現することができる。 我々の発見は、機械学習が有害な人間のバイアスをコード化し、再現できるという継続的な懸念を強めている。

関連論文リスト

• CulturePark: Boosting Cross-cultural Understanding in Large Language Models [63.452948673344395]
  本稿では,LLMを利用した文化データ収集のためのマルチエージェント通信フレームワークであるCultureParkを紹介する。 人間の信念、規範、習慣をカプセル化した高品質な異文化対話を生成する。 我々はこれらのモデルを,コンテンツモデレーション,文化的アライメント,文化教育という3つの下流課題にまたがって評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T01:49:02Z)
• CultureBank: An Online Community-Driven Knowledge Base Towards Culturally Aware Language Technologies [53.2331634010413]
  CultureBankは、ユーザの自己物語に基づいて構築された知識ベースである。 TikTokから12K、Redditから1Kの文化的記述が含まれている。 今後の文化的に意識された言語技術に対する推奨事項を提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-23T17:16:08Z)
• CULTURE-GEN: Revealing Global Cultural Perception in Language Models through Natural Language Prompting [73.94059188347582]
  110か国・地域での3つのSOTAモデルの文化認識を,文化条件付き世代を通して8つの文化関連トピックについて明らかにした。 文化条件付き世代は、デフォルトの文化と区別される余分な文化を区別する言語的な「マーカー」から成り立っていることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-16T00:50:43Z)
• Massively Multi-Cultural Knowledge Acquisition & LM Benchmarking [48.21982147529661]
  本稿では,多文化知識獲得のための新しいアプローチを提案する。 本手法は,文化トピックに関するウィキペディア文書からリンクページの広範囲なネットワークへ戦略的にナビゲートする。 私たちの仕事は、AIにおける文化的格差のギャップを深く理解し、橋渡しするための重要なステップです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-14T18:16:54Z)
• Not All Countries Celebrate Thanksgiving: On the Cultural Dominance in Large Language Models [89.94270049334479]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)における文化的優位性について述べる。 LLMは、ユーザーが非英語で尋ねるときに期待する文化とは無関係な、不適切な英語文化関連の回答を提供することが多い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-19T05:38:23Z)
• Towards Intercultural Affect Recognition: Audio-Visual Affect Recognition in the Wild Across Six Cultures [15.37706529432381]
  本稿では,6つの文化から生ずる実世界のダイアド的相互作用のビデオを用いた,文化間影響認識モデルの最初の体系的研究について述べる。 その結果, 文化間影響の認識モデルは, 文化内モデルよりも効果的か, より効果的であることが示唆された。 本稿では,文化間影響認識システムの今後の発展に向けた概念実証とモチベーションについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-31T02:39:17Z)
• StereoKG: Data-Driven Knowledge Graph Construction for Cultural Knowledge and Stereotypes [17.916919837253108]
  文化知識とステレオタイプに関する知識グラフ(KG)を生成するための,完全なデータ駆動パイプラインを提案する。 結果として得られたKGは5つの宗教グループと5つの国籍をカバーし、より多くの団体を含むように容易に拡張できます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-27T15:09:56Z)
• Learning Robust Real-Time Cultural Transmission without Human Data [82.05222093231566]
  人工知能エージェントにおけるゼロショット、高リコール文化伝達を生成する方法を提案する。 我々のエージェントは、事前に収集された人間のデータを使わずに、新しい文脈で人間からリアルタイムの文化的伝達に成功した。 これは、人工知能を開発するアルゴリズムとしての文化進化の道を開くものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-01T19:32:27Z)
• Growing knowledge culturally across generations to solve novel, complex tasks [29.579223105173217]
  言語による文化学習をリバースエンジニアリングする第一歩を踏み出します。 我々は,ミニマリスト型ビデオゲームという形で,複雑なハイテイクタスクのスイートを開発する。 知識は世代によって徐々に蓄積され、その後の世代はゲームでさらに前進した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-28T14:09:40Z)
• Deception detection in text and its relation to the cultural dimension of individualism/collectivism [6.17866386107486]
  本研究は,文化における特定の言語的特徴の活用の相違が,個性主義/選択主義の分断に関して,規範に起因しているかどうかを考察する。 我々は、音韻学、形態学、構文に基づく幅広いn-gram特徴を実験することにより、カルチャー/言語対応分類器を作成する。 我々は6カ国(米国、ベルギー、インド、ロシア、メキシコ、ルーマニア)の5言語(英語、オランダ、ロシア、スペイン、ルーマニア)から11のデータセットを用いて実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-26T13:09:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。