論文の概要: Sociocultural Norm Similarities and Differences via Situational Alignment and Explainable Textual Entailment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14492v2
• Date: Mon, 23 Oct 2023 00:53:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 11:43:29.267078
• Title: Sociocultural Norm Similarities and Differences via Situational Alignment and Explainable Textual Entailment
• Title（参考訳）: 状況アライメントと説明可能なテキストによる社会文化的規範の類似性と差異
• Authors: Sky CH-Wang, Arkadiy Saakyan, Oliver Li, Zhou Yu, Smaranda Muresan
• Abstract要約: 本研究では,中国文化とアメリカ文化にまたがる社会規範の発見と比較のための新しいアプローチを提案する。 我々は、中国とアメリカの文化の社会状況に合わせて、3,069の社会的規範の高品質なデータセットを構築します。 モデルが文化全体にわたって社会的規範を推論する能力をテストするために,説明可能な社会的規範の包含という課題を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.929550141633218
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Designing systems that can reason across cultures requires that they are grounded in the norms of the contexts in which they operate. However, current research on developing computational models of social norms has primarily focused on American society. Here, we propose a novel approach to discover and compare descriptive social norms across Chinese and American cultures. We demonstrate our approach by leveraging discussions on a Chinese Q&A platform (Zhihu) and the existing SocialChemistry dataset as proxies for contrasting cultural axes, align social situations cross-culturally, and extract social norms from texts using in-context learning. Embedding Chain-of-Thought prompting in a human-AI collaborative framework, we build a high-quality dataset of 3,069 social norms aligned with social situations across Chinese and American cultures alongside corresponding free-text explanations. To test the ability of models to reason about social norms across cultures, we introduce the task of explainable social norm entailment, showing that existing models under 3B parameters have significant room for improvement in both automatic and human evaluation. Further analysis of cross-cultural norm differences based on our dataset shows empirical alignment with the social orientations framework, revealing several situational and descriptive nuances in norms across these cultures.
• Abstract（参考訳）: 文化をまたいで推論できるシステムを設計するには、彼らが運用するコンテキストの規範に根ざす必要がある。 しかし、社会規範の計算モデル開発に関する現在の研究は、主にアメリカ社会に焦点を当てている。 本稿では,中国文化とアメリカ文化にまたがる記述的社会規範の発見と比較のための新しいアプローチを提案する。 我々は,中国のQ&Aプラットフォーム(Zhihu)と既存のSocialChemistryデータセットの議論を,文化的軸を対比するプロキシとして活用し,社会的状況を文化的に整合させ,文脈内学習を用いてテキストから社会的規範を抽出することで,我々のアプローチを実証する。 人間とaiのコラボレーティブなフレームワークにチェーン・オブ・マインド(chain-of-thought)プロンプトを組み込むことで、中国とアメリカの文化にまたがる社会規範3,069の高品質なデータセットを構築します。 文化全体にわたる社会的規範を推論するモデルの能力をテストするために,3Bパラメータ未満の既存のモデルでは,自動評価と人的評価の両方において,大きな改善の余地があることが示される。 我々のデータセットに基づく異文化間の規範差のさらなる分析は、社会指向の枠組みと実証的な一致を示し、これらの文化をまたがる規範における状況的および記述的ニュアンスを明らかにした。

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