論文の概要: Social Intelligence Data Infrastructure: Structuring the Present and Navigating the Future

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14659v1
• Date: Wed, 28 Feb 2024 00:22:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-01 03:43:10.566986
• Title: Social Intelligence Data Infrastructure: Structuring the Present and Navigating the Future
• Title（参考訳）: ソーシャルインテリジェンスデータ基盤 - 現状の構築と未来への旅
• Authors: Minzhi Li, Weiyan Shi, Caleb Ziems, Diyi Yang,
• Abstract要約: 私たちは、包括的な社会AI分類と480のNLPデータセットからなるデータライブラリで構成される、ソーシャルAIデータインフラストラクチャを構築しています。 インフラストラクチャにより、既存のデータセットの取り組みを分析し、異なるソーシャルインテリジェンスの観点から言語モデルのパフォーマンスを評価することができます。 多面的なデータセットの必要性、言語と文化の多様性の向上、より長期にわたる社会的状況、そして将来のソーシャルインテリジェンスデータ活動におけるよりインタラクティブなデータの必要性が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.78608958395464
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As Natural Language Processing (NLP) systems become increasingly integrated into human social life, these technologies will need to increasingly rely on social intelligence. Although there are many valuable datasets that benchmark isolated dimensions of social intelligence, there does not yet exist any body of work to join these threads into a cohesive subfield in which researchers can quickly identify research gaps and future directions. Towards this goal, we build a Social AI Data Infrastructure, which consists of a comprehensive social AI taxonomy and a data library of 480 NLP datasets. Our infrastructure allows us to analyze existing dataset efforts, and also evaluate language models' performance in different social intelligence aspects. Our analyses demonstrate its utility in enabling a thorough understanding of current data landscape and providing a holistic perspective on potential directions for future dataset development. We show there is a need for multifaceted datasets, increased diversity in language and culture, more long-tailed social situations, and more interactive data in future social intelligence data efforts.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)システムが人間の社会生活にますます統合されるにつれて、これらの技術は社会的知性にますます依存する必要がある。 ソーシャルインテリジェンスの孤立した次元をベンチマークする貴重なデータセットは数多く存在するが、これらのスレッドを結束したサブフィールドに結合する作業は、研究者が研究のギャップや今後の方向性を素早く特定できるような、まだ存在しない。 この目標に向けて、包括的な社会AI分類と480のNLPデータセットからなるデータライブラリで構成される、ソーシャルAIデータインフラストラクチャを構築します。 インフラストラクチャにより、既存のデータセットの取り組みを分析し、異なるソーシャルインテリジェンスの観点から言語モデルのパフォーマンスを評価することができます。 我々の分析は、現在のデータランドスケープを徹底的に理解し、将来のデータセット開発における潜在的な方向性に関する総合的な視点を提供する上で、その有用性を実証している。 多面的なデータセットの必要性、言語と文化の多様性の向上、より長期にわたる社会的状況、そして将来のソーシャルインテリジェンスデータ活動におけるよりインタラクティブなデータの必要性が示されている。

関連論文リスト

• Leveraging GPT for the Generation of Multi-Platform Social Media Datasets for Research [0.0]
  ソーシャルメディアデータセットは、偽情報、影響操作、ソーシャルセンシング、ヘイトスピーチ検出、サイバーいじめ、その他の重要なトピックの研究に不可欠である。 これらのデータセットへのアクセスは、コストとプラットフォーム規制のために制限されることが多い。 本稿では,複数のプラットフォームにまたがって,語彙的および意味論的に関連するソーシャルメディアデータセットを作成するための,大規模言語モデルの可能性について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T09:12:39Z)
• Socialized Learning: A Survey of the Paradigm Shift for Edge Intelligence in Networked Systems [62.252355444948904]
  本稿では,エッジインテリジェンス(EI)と社会学習(SL)の統合に関する文献レビューの結果について述べる。 SLは、エージェントの協調能力と集団知性を増幅することを目的とした、社会的原則と行動に基づく学習パラダイムである。 ソーシャル化アーキテクチャ、ソーシャル化トレーニング、ソーシャル化推論の3つの統合コンポーネントについて詳しく検討し、その強みと弱点を分析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-20T11:07:29Z)
• Advancing Social Intelligence in AI Agents: Technical Challenges and Open Questions [67.60397632819202]
  ソーシャルインテリジェントAIエージェント(Social-AI)の構築は、多分野、マルチモーダルな研究目標である。 我々は、社会AIを前進させるために、基礎となる技術的課題と、コンピューティングコミュニティ全体にわたる研究者のためのオープンな質問を特定します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-17T02:57:42Z)
• Social-LLM: Modeling User Behavior at Scale using Language Models and Social Network Data [13.660150473547766]
  本稿では,ユーザ検出タスクにおけるソーシャルネットワークデータのモデリングに適した新しいアプローチを提案する。 提案手法は,局所的なソーシャルネットワークのインタラクションを,大規模言語モデルの能力と統合する。 実世界の7つのソーシャル・ネットワーク・データセットにまたがって、我々の手法を徹底的に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-31T05:13:13Z)
• DeSIQ: Towards an Unbiased, Challenging Benchmark for Social Intelligence Understanding [60.84356161106069]
  複雑な社会的相互作用のビデオ上での複数選択質問のデータセットであるSocial-IQの健全性について検討する。 分析の結果,Social-IQにはある程度のバイアスがあり,適度に強い言語モデルによって活用できることがわかった。 ソーシャルIQに単純な摂動を適用して構築した,新たな挑戦的データセットであるDeSIQを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T06:21:34Z)
• SOTOPIA: Interactive Evaluation for Social Intelligence in Language Agents [107.4138224020773]
  人工エージェントと人間との複雑な社会的相互作用をシミュレートするオープンエンド環境であるSOTOPIAを提案する。 エージェントは、複雑な社会的目標を達成するために協調し、協力し、交換し、互いに競い合う。 GPT-4は,人間よりも目標達成率が著しく低く,社会的常識的推論や戦略的コミュニケーション能力の発揮に苦慮していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T02:27:01Z)
• Data-centric Artificial Intelligence: A Survey [47.24049907785989]
  近年、AIにおけるデータの役割は大幅に拡大し、データ中心AIという新たな概念が生まれた。 本稿では,データ中心型AIの必要性について論じ,続いて3つの一般的なデータ中心型目標の全体像を考察する。 これは、データライフサイクルのさまざまな段階にわたるタスクのグローバルなビューを提供する、初めての総合的な調査である、と私たちは信じています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-17T17:44:56Z)
• Embodied AI-Driven Operation of Smart Cities: A Concise Review [3.441021278275805]
  Embodied AIは、周囲の環境とのインタラクションを通じて学ぶことに焦点を当てている。 さまざまなアルゴリズム、アプローチ、ソリューションとともに、その定義、その特性、そして現在の成果を概観する。 そして、利用可能なシミュレーターと3D対話可能なデータベースを探索し、この分野の研究を可能とします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-22T19:14:59Z)
• SocialAI: Benchmarking Socio-Cognitive Abilities in Deep Reinforcement Learning Agents [23.719833581321033]
  人間との社会的相互作用に参加することができる、具体化された自律エージェントを構築することは、AIの主要な課題の1つだ。 人間レベルのAIを目指すためには、より広範な社会的スキルが必要である、と私たちは主張する。 DRLエージェントの社会的スキル獲得を評価するためのベンチマークであるSocialAIを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-02T10:39:18Z)

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。