論文の概要: Commonsense Reasoning in Arab Culture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12788v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 11:49:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:02:51.397027
• Title: Commonsense Reasoning in Arab Culture
• Title（参考訳）: アラブ文化における常識推論
• Authors: Abdelrahman Sadallah, Junior Cedric Tonga, Khalid Almubarak, Saeed Almheiri, Farah Atif, Chatrine Qwaider, Karima Kadaoui, Sara Shatnawi, Yaser Alesh, Fajri Koto,
• Abstract要約: 我々は,現代標準アラビア語(MSA)における常識推論データセットであるデータセットネームを導入し,メキシコ湾,レバント,北アフリカ,ナイルバレーの13カ国の文化をカバーした。 データセットは、ネイティブスピーカーがそれぞれの国で文化的に関連のある質問を書き、検証することで、ゼロから構築された。 データセット名は12の日常生活ドメインと54のきめ細かいサブトピックにまたがっており、社会規範、伝統、日々の経験の様々な側面を反映している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.116784716369165
• License:
• Abstract: Despite progress in Arabic large language models, such as Jais and AceGPT, their evaluation on commonsense reasoning has largely relied on machine-translated datasets, which lack cultural depth and may introduce Anglocentric biases. Commonsense reasoning is shaped by geographical and cultural contexts, and existing English datasets fail to capture the diversity of the Arab world. To address this, we introduce \datasetname, a commonsense reasoning dataset in Modern Standard Arabic (MSA), covering cultures of 13 countries across the Gulf, Levant, North Africa, and the Nile Valley. The dataset was built from scratch by engaging native speakers to write and validate culturally relevant questions for their respective countries. \datasetname spans 12 daily life domains with 54 fine-grained subtopics, reflecting various aspects of social norms, traditions, and everyday experiences. Zero-shot evaluations show that open-weight language models with up to 32B parameters struggle to comprehend diverse Arab cultures, with performance varying across regions. These findings highlight the need for more culturally aware models and datasets tailored to the Arabic-speaking world.
• Abstract（参考訳）: Jais や AceGPT のようなアラビア語の大規模言語モデルの発展にもかかわらず、彼らの常識推論に対する評価は、文化的な深さに欠け、アングロセントリックな偏見をもたらす可能性がある機械翻訳データセットに大きく依存している。 常識推論は地理的・文化的文脈によって形成されており、既存の英語のデータセットはアラブ世界の多様性を捉えていない。 これを解決するために,現代標準アラビア語(MSA)における常識推論データセットである \datasetname を導入し,メキシコ湾,レバント,北アフリカ,ナイルバレーの13カ国の文化をカバーした。 データセットは、ネイティブスピーカーがそれぞれの国で文化的に関連のある質問を書き、検証することで、ゼロから構築された。 \datasetnameは12の日常生活ドメインと54のきめ細かいサブトピックにまたがっており、社会規範、伝統、日々の経験の様々な側面を反映している。 ゼロショット評価は、最大32Bパラメータを持つオープンウェイト言語モデルは、様々なアラブ文化を理解するのに苦労し、地域によってパフォーマンスが異なることを示している。 これらの知見は、アラビア語を話す世界に合わせた、より文化的に認識されたモデルとデータセットの必要性を浮き彫りにしている。

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