論文の概要: Analyzing Cultural Representations of Emotions in LLMs through Mixed Emotion Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02143v1
• Date: Sun, 4 Aug 2024 20:56:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-06 14:56:07.390843
• Title: Analyzing Cultural Representations of Emotions in LLMs through Mixed Emotion Survey
• Title（参考訳）: 混合感情調査によるLDMにおける感情の文化的表現の分析
• Authors: Shiran Dudy, Ibrahim Said Ahmad, Ryoko Kitajima, Agata Lapedriza,
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)における感情の文化的表現の分析に焦点をあてる。 本手法は,日本人とアメリカ人の反応に特徴的な感情指標を同定した宮本らの研究に基づいている。 モデルが文献の証拠と限定的に一致していることがわかりました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9213203896291766
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have gained widespread global adoption, showcasing advanced linguistic capabilities across multiple of languages. There is a growing interest in academia to use these models to simulate and study human behaviors. However, it is crucial to acknowledge that an LLM's proficiency in a specific language might not fully encapsulate the norms and values associated with its culture. Concerns have emerged regarding potential biases towards Anglo-centric cultures and values due to the predominance of Western and US-based training data. This study focuses on analyzing the cultural representations of emotions in LLMs, in the specific case of mixed-emotion situations. Our methodology is based on the studies of Miyamoto et al. (2010), which identified distinctive emotional indicators in Japanese and American human responses. We first administer their mixed emotion survey to five different LLMs and analyze their outputs. Second, we experiment with contextual variables to explore variations in responses considering both language and speaker origin. Thirdly, we expand our investigation to encompass additional East Asian and Western European origin languages to gauge their alignment with their respective cultures, anticipating a closer fit. We find that (1) models have limited alignment with the evidence in the literature; (2) written language has greater effect on LLMs' response than information on participants origin; and (3) LLMs responses were found more similar for East Asian languages than Western European languages.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は広く普及しており、複数の言語にまたがる高度な言語機能を示している。 これらのモデルを使って人間の行動をシミュレートし研究する学問への関心が高まっている。 しかし、特定の言語におけるLLMの習熟度が、その文化に関連する規範や価値を完全にカプセル化していないことを認識することが重要である。 欧米と米国のトレーニングデータの優位性から、アングロ中心の文化や価値観に対する潜在的なバイアスに関する懸念が浮上している。 本研究では, LLMにおける感情の文化的表現の分析に焦点をあてる。 本手法は,日本人とアメリカ人の反応に特徴的な感情指標を同定した宮本らの研究(2010年)に基づいている。 まず,5つの異なるLDMに対して混合感情調査を行い,その出力を分析した。 第2に,言語起源と話者起源の両方を考慮した応答の変動を探るため,文脈変数を用いて実験を行った。 第3に、調査を拡大して、東アジアおよび西ヨーロッパ原言語を包含し、それぞれの文化との整合性を測り、より緊密な適合を期待する。 その結果,(1)文語は参加者の出所情報よりもLLMの反応に強く影響し,(3)東アジア語では西欧語よりLLMの反応が類似していることが判明した。

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