論文の概要: NormDial: A Comparable Bilingual Synthetic Dialog Dataset for Modeling Social Norm Adherence and Violation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14563v1
• Date: Mon, 23 Oct 2023 04:38:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 22:28:45.517568
• Title: NormDial: A Comparable Bilingual Synthetic Dialog Dataset for Modeling Social Norm Adherence and Violation
• Title（参考訳）: normdial:社会的規範の遵守と違反をモデル化する、同等のバイリンガル合成ダイアログデータセット
• Authors: Oliver Li, Mallika Subramanian, Arkadiy Saakyan, Sky CH-Wang, Smaranda Muresan
• Abstract要約: 本稿では,中国とアメリカの文化に対する社会規範順守と違反をターン・バイ・ターンでアノテーションで記述した高品質なダイアディック対話データセットを提案する。 我々のデータセットは中国語と英語の両方で人工的に生成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.605252945314724
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Social norms fundamentally shape interpersonal communication. We present NormDial, a high-quality dyadic dialogue dataset with turn-by-turn annotations of social norm adherences and violations for Chinese and American cultures. Introducing the task of social norm observance detection, our dataset is synthetically generated in both Chinese and English using a human-in-the-loop pipeline by prompting large language models with a small collection of expert-annotated social norms. We show that our generated dialogues are of high quality through human evaluation and further evaluate the performance of existing large language models on this task. Our findings point towards new directions for understanding the nuances of social norms as they manifest in conversational contexts that span across languages and cultures.
• Abstract（参考訳）: 社会的規範は基本的に対人コミュニケーションを形成する。 本稿では,中国とアメリカの文化に対する社会的規範の遵守と違反に関するターンバイターンアノテーションを備えた,高品質なdyadic対話データセットであるnormdialを提案する。 社会規範検出のタスクの導入により,我々のデータセットは中国語と英語の両方で,専門家が注釈付けした社会規範の小さなコレクションで大規模言語モデルを促すことによって,人文パイプラインを用いて合成的に生成される。 提案する対話は,人間の評価を通じて高品質であり,既存の大規模言語モデルの性能をさらに評価する。 本研究は、言語や文化にまたがる会話的文脈に現れる社会規範のニュアンスを理解するための新しい方向性を示唆する。

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