論文の概要: Are Generative Language Models Multicultural? A Study on Hausa Culture and Emotions using ChatGPT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19504v1
- Date: Thu, 27 Jun 2024 19:42:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 18:31:50.652320
- Title: Are Generative Language Models Multicultural? A Study on Hausa Culture and Emotions using ChatGPT
- Title（参考訳）: 生成言語モデルは多文化的か? : ChatGPTを用いたハウサ文化と感情に関する研究
- Authors: Ibrahim Said Ahmad, Shiran Dudy, Resmi Ramachandranpillai, Kenneth Church,
- Abstract要約: 我々は,ChatGPTが生成した回答と,母国語話者が提供した回答とを,文化的に関連のある37の質問に対して比較した。
以上の結果から,ChatGPTは人間の反応とある程度の類似性を持っているが,ハウサ文化と感情に対する知識と認識のギャップやバイアスも示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.798444680860121
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs), such as ChatGPT, are widely used to generate content for various purposes and audiences. However, these models may not reflect the cultural and emotional diversity of their users, especially for low-resource languages. In this paper, we investigate how ChatGPT represents Hausa's culture and emotions. We compare responses generated by ChatGPT with those provided by native Hausa speakers on 37 culturally relevant questions. We conducted experiments using emotion analysis and applied two similarity metrics to measure the alignment between human and ChatGPT responses. We also collected human participants ratings and feedback on ChatGPT responses. Our results show that ChatGPT has some level of similarity to human responses, but also exhibits some gaps and biases in its knowledge and awareness of the Hausa culture and emotions. We discuss the implications and limitations of our methodology and analysis and suggest ways to improve the performance and evaluation of LLMs for low-resource languages.
- Abstract（参考訳）: ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、様々な目的やオーディエンスのためのコンテンツを生成するために広く使われている。
しかし、これらのモデルは、特に低リソース言語において、ユーザの文化的、感情的な多様性を反映していないかもしれない。
本稿では,ChatGPTがハウサの文化と感情をどのように表現しているかを検討する。
我々は,ChatGPTが生成した回答と,母国語話者が提供した回答とを,文化的に関連のある37の質問に対して比較した。
我々は感情分析を用いて実験を行い、人間とChatGPTの反応のアライメントを測定するために2つの類似度指標を適用した。
また,ChatGPT反応に対する評価やフィードバックも収集した。
以上の結果から,ChatGPTは人間の反応とある程度の類似性を持っているが,ハウサ文化と感情に対する知識と認識のギャップやバイアスも示している。
我々は方法論と分析の意義と限界について議論し、低リソース言語におけるLLMの性能と評価を改善する方法について提案する。
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