論文の概要: Extracting Cultural Commonsense Knowledge at Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07763v1
• Date: Fri, 14 Oct 2022 12:53:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 15:07:10.343156
• Title: Extracting Cultural Commonsense Knowledge at Scale
• Title（参考訳）: 文化的コモンセンス知識の抽出
• Authors: Tuan-Phong Nguyen, Simon Razniewski, Aparna Varde, Gerhard Weikum
• Abstract要約: CANDLEは、高品質な文化的常識知識を大規模に抽出するためのエンドツーエンドの方法論である。 3つの領域(地理学、宗教、職業)といくつかの文化的側面の集合体にアサーションをまとめる。 CanDLEには、分類に基づくフィルタリングと興味深いスコア付けのための司法手法が含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.856786775318486
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Structured knowledge is important for many AI applications. Commonsense knowledge, which is crucial for robust human-centric AI, is covered by a small number of structured knowledge projects. However, they lack knowledge about human traits and behaviors conditioned on socio-cultural contexts, which is crucial for situative AI. This paper presents CANDLE, an end-to-end methodology for extracting high-quality cultural commonsense knowledge (CCSK) at scale. CANDLE extracts CCSK assertions from a huge web corpus and organizes them into coherent clusters, for 3 domains of subjects (geography, religion, occupation) and several cultural facets (food, drinks, clothing, traditions, rituals, behaviors). CANDLE includes judicious techniques for classification-based filtering and scoring of interestingness. Experimental evaluations show the superiority of the CANDLE CCSK collection over prior works, and an extrinsic use case demonstrates the benefits of CCSK for the GPT-3 language model. Code and data can be accessed at https://cultural-csk.herokuapp.com/.
• Abstract（参考訳）: 構造化知識は多くのAIアプリケーションにとって重要である。 堅牢な人間中心のaiに不可欠な常識知識は、少数の構造化知識プロジェクトによってカバーされている。 しかし、それらは社会文化的文脈に基づく人間の特性や行動に関する知識を欠いている。 本稿では,高品質な文化常識知識(CCSK)を大規模に抽出するためのエンドツーエンド手法であるCANDLEを提案する。 CANDLEは巨大なウェブコーパスからCSKアサーションを抽出し、これらを3つの領域の主題(地理学、宗教、職業)といくつかの文化的ファセット(食品、飲み物、衣服、伝統、儀式、行動)の一貫性のあるクラスタにまとめる。 CANDLEは、分類に基づくフィルタリングと興味深いスコア付けのための司法手法を含んでいる。 実験により, CANDLE CCSKコレクションは先行研究よりも優れており, GPT-3言語モデルに対する CCSK の利点が実証されている。 コードとデータはhttps://cultural-csk.herokuapp.com/でアクセスできる。

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