論文の概要: Bridging Cultural Nuances in Dialogue Agents through Cultural Value
Surveys
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10352v2
- Date: Fri, 2 Feb 2024 12:35:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-05 18:38:49.488743
- Title: Bridging Cultural Nuances in Dialogue Agents through Cultural Value
Surveys
- Title(参考訳): 文化価値調査による対話エージェントの文化的栄養
- Authors: Yong Cao, Min Chen, Daniel Hershcovich
- Abstract要約: cuDialogは、文化レンズを使った対話生成のための第一級ベンチマークである。
対話交換から文化的属性を抽出できるベースラインモデルを開発した。
本稿では,対話型エンコーディング機能に文化的次元を組み込むことを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 20.82269206759988
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The cultural landscape of interactions with dialogue agents is a compelling
yet relatively unexplored territory. It's clear that various sociocultural
aspects -- from communication styles and beliefs to shared metaphors and
knowledge -- profoundly impact these interactions. To delve deeper into this
dynamic, we introduce cuDialog, a first-of-its-kind benchmark for dialogue
generation with a cultural lens. We also develop baseline models capable of
extracting cultural attributes from dialogue exchanges, with the goal of
enhancing the predictive accuracy and quality of dialogue agents. To
effectively co-learn cultural understanding and multi-turn dialogue
predictions, we propose to incorporate cultural dimensions with dialogue
encoding features. Our experimental findings highlight that incorporating
cultural value surveys boosts alignment with references and cultural markers,
demonstrating its considerable influence on personalization and dialogue
quality. To facilitate further exploration in this exciting domain, we publish
our benchmark publicly accessible at https://github.com/yongcaoplus/cuDialog.
- Abstract(参考訳): 対話エージェントとの交流の文化的景観は説得力があり、比較的未開拓な領域である。
コミュニケーションのスタイルや信念からメタファーや知識の共有に至るまで、様々な社会文化的側面がこれらの相互作用に大きな影響を与えていることは明らかです。
このダイナミクスを深く掘り下げるために,文化レンズを用いた対話生成のための初歩的なベンチマークであるcudialogを紹介する。
また,対話エージェントの予測精度と品質を向上させることを目的として,対話交換から文化的属性を抽出できるベースラインモデルを開発した。
文化的理解と多面的対話予測を効果的に学習するために,文化次元を対話符号化機能に組み込むことを提案する。
実験の結果,文化価値調査を取り入れることで,文献や文化指標との整合性が向上し,パーソナライゼーションや対話品質にかなりの影響を与えていることが明らかとなった。
このエキサイティングなドメインのさらなる調査を容易にするために、ベンチマークをhttps://github.com/yongcaoplus/cudialog.comで公開しています。
関連論文リスト
- Investigating Cultural Alignment of Large Language Models [11.730822193746826]
LLM(Large Language Models)は,異なる文化で採用されている多様な知識を真にカプセル化していることを示す。
社会学的調査をシミュレートし、実際の調査参加者のモデル応答を参考として、文化的アライメントの定量化を行う。
本稿では,人類学的推論を活用し,文化的アライメントを高める新しい手法である人類学的プロンプティングを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-20T18:47:28Z) - 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) - Cultural Compass: Predicting Transfer Learning Success in Offensive
Language Detection with Cultural Features [21.54368550883955]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-10T09:29:38Z) - Assessing Cross-Cultural Alignment between ChatGPT and Human Societies:
An Empirical Study [9.919972416590124]
ChatGPTは、対話で人間のような反応を生成できるという異常な能力で広く認知されている。
そこで我々は,ChatGPTの文化的背景を,人間の文化的差異を定量化するための質問に対する応答の分析によって検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-30T15:43:39Z) - A Benchmark for Understanding and Generating Dialogue between Characters
in Stories [75.29466820496913]
本研究は,機械が物語の対話を理解・生成できるかどうかを探求する最初の研究である。
マスク付き対話生成と対話話者認識という2つの新しいタスクを提案する。
DialStoryの自動評価と手動評価で既存のモデルをテストすることで,提案課題の難しさを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-18T10:19:04Z) - Advances in Multi-turn Dialogue Comprehension: A Survey [51.215629336320305]
自然言語を理解し、人間と対話するための訓練機械は、人工知能の解明と本質的なタスクである。
本稿では,対話理解タスクにおける対話モデリングの技術的視点から,過去の手法を概観する。
さらに,対話シナリオにおけるPrLMの強化に使用される対話関連事前学習手法を分類する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-11T03:52:37Z) - Commonsense-Focused Dialogues for Response Generation: An Empirical
Study [39.49727190159279]
対話応答生成におけるコモンセンスの実証的研究について述べる。
まず、ConceptNetを利用して既存の対話データセットから共通感覚対話を自動的に抽出する。
次に、対話的な環境での社会的常識を示すことを目的とした、25K対話を備えた対話データセットを新たに収集する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-14T04:32:09Z) - Advances in Multi-turn Dialogue Comprehension: A Survey [51.215629336320305]
対話モデリングの観点から,従来の手法を検討した。
対話理解タスクで広く使用されている対話モデリングの3つの典型的なパターンについて議論します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-04T15:50:17Z) - Is this Dialogue Coherent? Learning from Dialogue Acts and Entities [82.44143808977209]
スイッチボード・コヒーレンス・コーパス(SWBD-Coh)コーパス(Switchboard Coherence corpus,SWBD-Coh)を作成する。
コーパスの統計的分析は、ターンコヒーレンス知覚がエンティティの分布パターンによってどのように影響を受けるかを示している。
DA情報とエンティティ情報を組み合わせたモデルでは,応答選択とターンコヒーレンス評価の両面で最高の性能が得られることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-17T21:02:40Z) - Rethinking Dialogue State Tracking with Reasoning [76.0991910623001]
本稿では, 対話状態の段階的追跡を, バックエンドデータの助けを借りて行うことを提案する。
実験の結果,MultiWOZ 2.1の連立信条精度は38.6%向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-27T02:05:33Z)
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。