論文の概要: Towards an Atlas of Cultural Commonsense for Machine Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05664v3
• Date: Fri, 18 Dec 2020 23:26:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-19 20:50:23.854038
• Title: Towards an Atlas of Cultural Commonsense for Machine Reasoning
• Title（参考訳）: 機械推論のための文化常識のアトラスを目指して
• Authors: Anurag Acharya, Kartik Talamadupula and Mark A Finlayson
• Abstract要約: AIとNLPタスクのための既存の常識推論データセットは、文化的な違いという人間の生活の重要な側面に対処できない。 文化的・民族的集団に起因する知識の相違を取り入れることで,コモンセンス知識のクラウドソーシングに関する先行研究を拡大するアプローチを導入する。 本手法は,米国とインドという2つの民族集団にまたがる,比較的普遍的な6つの儀式を包含するコモンセンス知識を収集することによって実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.472517610024866
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing commonsense reasoning datasets for AI and NLP tasks fail to address an important aspect of human life: cultural differences. We introduce an approach that extends prior work on crowdsourcing commonsense knowledge by incorporating differences in knowledge that are attributable to cultural or national groups. We demonstrate the technique by collecting commonsense knowledge that surrounds six fairly universal rituals -- birth, coming-of-age, marriage, funerals, new year, and birthdays -- across two national groups: the United States and India. Our study expands the different types of relationships identified by existing work in the field of commonsense reasoning for commonplace events, and uses these new types to gather information that distinguish the identity of the groups providing the knowledge. It also moves us a step closer towards building a machine that doesn't assume a rigid framework of universal (and likely Western-biased) commonsense knowledge, but rather has the ability to reason in a contextually and culturally sensitive way. Our hope is that cultural knowledge of this sort will lead to more human-like performance in NLP tasks such as question answering (QA) and text understanding and generation.
• Abstract（参考訳）: AIとNLPタスクのための既存の常識推論データセットは、人間の生活の重要な側面である文化的差異に対処できない。 文化的・民族的集団に起因する知識の相違を取り入れることで,コモンセンス知識のクラウドソーシングに関する先行研究を拡大するアプローチを導入する。 我々は、米国とインドという2つの国家集団で、出産、結婚、葬儀、新年、誕生日の6つのかなり普遍的な儀式を取り巻く常識知識を収集して、このテクニックを実証する。 本研究は,コモンセンス推論の分野において,既存の作業が認識する関係の異なるタイプを拡張し,これらの新しいタイプを用いて,知識を提供するグループのアイデンティティを識別する情報を収集する。 それはまた、普遍的な(そしておそらく西洋バイアスの)コモンセンス知識の堅固な枠組みを前提とせず、むしろ文脈的かつ文化的に敏感な方法で推論する能力を持つ機械を構築するための一歩を踏み出した。 我々の期待は、このような文化的知識が、質問応答(QA)やテキスト理解・生成といったNLPタスクにおいて、より人間的なパフォーマンスをもたらすことである。

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