論文の概要: Cultural Compass: Predicting Transfer Learning Success in Offensive Language Detection with Cultural Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06458v1
• Date: Tue, 10 Oct 2023 09:29:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-11 18:00:48.343387
• Title: Cultural Compass: Predicting Transfer Learning Success in Offensive Language Detection with Cultural Features
• Title（参考訳）: 文化コンパス:文化的特徴を有する攻撃言語検出における伝達学習成功予測
• Authors: Li Zhou, Antonia Karamolegkou, Wenyu Chen, Daniel Hershcovich
• Abstract要約: 本研究は,文化的特徴の交わりと伝達学習の有効性について考察する。 これらの結果に基づいて,文化情報のデータセットへの統合を提唱する。 我々の研究は、より包括的で文化的に敏感な言語技術の探求において、一歩前進していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.54368550883955
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The increasing ubiquity of language technology necessitates a shift towards considering cultural diversity in the machine learning realm, particularly for subjective tasks that rely heavily on cultural nuances, such as Offensive Language Detection (OLD). Current understanding underscores that these tasks are substantially influenced by cultural values, however, a notable gap exists in determining if cultural features can accurately predict the success of cross-cultural transfer learning for such subjective tasks. Addressing this, our study delves into the intersection of cultural features and transfer learning effectiveness. The findings reveal that cultural value surveys indeed possess a predictive power for cross-cultural transfer learning success in OLD tasks and that it can be further improved using offensive word distance. Based on these results, we advocate for the integration of cultural information into datasets. Additionally, we recommend leveraging data sources rich in cultural information, such as surveys, to enhance cultural adaptability. Our research signifies a step forward in the quest for more inclusive, culturally sensitive language technologies.
• Abstract（参考訳）: 言語技術のユビキタス化は、特に攻撃的言語検出(old)のような文化的ニュアンスに重きを置く主観的なタスクにおいて、機械学習分野における文化的多様性を考えることへのシフトを必要とする。 現在の理解では、これらの課題は文化的価値に大きく影響されているが、文化的特徴がこうした主観的なタスクに対する異文化間移動学習の成功を正確に予測できるかどうかを判断する際、顕著なギャップがある。 そこで本研究では,文化特性の交点と転校学習の効果について考察する。 その結果,文化価値調査は,旧課題における異文化間転校学習成功の予測力を有しており,攻撃的単語距離を用いてさらに改善できることがわかった。 これらの結果に基づき,文化情報のデータセットへの統合を提唱する。 さらに,文化適応性を高めるために,調査などの文化的情報に富んだデータソースを活用することを推奨する。 我々の研究は、より包括的で文化的に敏感な言語技術の探求の一歩を踏み出した。

関連論文リスト

• Survey of Cultural Awareness in Language Models: Text and Beyond [39.77033652289063]
  大規模言語モデル(LLM)を様々なアプリケーションに大規模に展開するには、LCMはインクリビティを確保するために、ユーザに文化的に敏感である必要がある。 文化は心理学や人類学で広く研究され、近年、LLMをより文化的に包括的にする研究が急増している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-30T16:37:50Z)
• Navigating the Cultural Kaleidoscope: A Hitchhiker's Guide to Sensitivity in Large Language Models [4.771099208181585]
  LLMはますますグローバルなアプリケーションにデプロイされ、さまざまなバックグラウンドを持つユーザが尊敬され、理解されることが保証される。 文化的な害は、これらのモデルが特定の文化的規範と一致しないときに起こり、文化的な価値観の誤った表現や違反をもたらす。 潜在的な文化的不感を露呈するシナリオを通じて、異なる文化的文脈におけるモデルアウトプットを評価するために作成された文化的調和テストデータセットと、多様なアノテータからのフィードバックに基づいた微調整による文化的感受性の回復を目的とした、文化的に整合した選好データセットである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-15T18:13:10Z)
• Extrinsic Evaluation of Cultural Competence in Large Language Models [53.626808086522985]
  本稿では,2つのテキスト生成タスクにおける文化能力の評価に焦点をあてる。 我々は,文化,特に国籍の明示的なキューが,そのプロンプトに乱入している場合のモデル出力を評価する。 異なる国におけるアウトプットのテキスト類似性とこれらの国の文化的価値との間には弱い相関関係がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T14:03:27Z)
• 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)
• What You Use is What You Get: Unforced Errors in Studying Cultural Aspects in Agile Software Development [2.9418191027447906]
  文化的特徴の影響を調べることは、多面的な文化概念のために困難である。 文化的・社会的側面は、実際にの使用が成功する上で非常に重要である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-25T20:08:37Z)
• 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)

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。