論文の概要: Not All Personas Are Worth It: Culture-Reflective Persona Data Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16520v1
• Date: Mon, 17 Mar 2025 01:23:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 14:58:37.805577
• Title: Not All Personas Are Worth It: Culture-Reflective Persona Data Augmentation
• Title（参考訳）: すべてのペルソナが価値であるとは限らない - 文化的なペルソナデータ拡張
• Authors: Ji-Eun Han, Yoonseok Heo,
• Abstract要約: 韓国の文化的価値、行動、社会的なニュアンスを捉えるために設計された20万のペルソナからなるデータセットであるKoPersonaを紹介した。 様々な指標による総合的な評価は、KoPersonaの品質と韓国文化との関連性を検証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Incorporating personas into conversational AI models is crucial for achieving authentic and engaging interactions. However, the cultural diversity and adaptability of existing persona datasets is often overlooked, reducing their efficacy in building culturally aware AI systems. To address this issue, we propose a two-step pipeline for generating culture-specific personas and introduce KoPersona, a dataset comprising 200,000 personas designed to capture Korean cultural values, behaviors, and social nuances. A comprehensive evaluation through various metrics validates the quality of KoPersona and its relevance to Korean culture. This work not only contributes to persona-based research, but also establishes a scalable approach for creating culturally relevant personas adaptable to various languages and cultural contexts.
• Abstract（参考訳）: 対話型AIモデルにペルソナを組み込むことは、真正かつ活発なインタラクションを実現する上で不可欠である。 しかし、既存のペルソナデータセットの文化的多様性と適応性はしばしば見過ごされ、文化的に認識されたAIシステムを構築する上での有効性が低下する。 この問題に対処するために,韓国の文化的価値観,行動,社会的なニュアンスを捉えるために設計された20万のペルソナからなるデータセットであるKoPersonaを,文化固有のペルソナを生成するための2段階パイプラインを提案する。 様々な指標による総合的な評価は、KoPersonaの品質と韓国文化との関連性を検証している。 この研究はペルソナに基づく研究に貢献するだけでなく、様々な言語や文化的文脈に適応可能な文化的に関連するペルソナを作成するためのスケーラブルなアプローチを確立している。

関連論文リスト

• CultureVLM: Characterizing and Improving Cultural Understanding of Vision-Language Models for over 100 Countries [63.00147630084146]
  視覚言語モデル(VLM)は高度な人間とAIの相互作用を持つが、文化的な理解に苦慮している。 CultureVerseは大規模なマルチモーダルベンチマークで、682の文化的概念、188の国/地域、15の文化的概念、3の質問タイプをカバーしている。 本稿では,文化理解の大幅な向上を実現するために,我々のデータセットを微調整したVLMのシリーズであるCultureVLMを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-02T14:42:37Z)
• Navigating the Cultural Kaleidoscope: A Hitchhiker's Guide to Sensitivity in Large Language Models [4.771099208181585]
  LLMはますますグローバルなアプリケーションにデプロイされ、さまざまなバックグラウンドを持つユーザが尊敬され、理解されることが保証される。 文化的な害は、これらのモデルが特定の文化的規範と一致しないときに起こり、文化的な価値観の誤った表現や違反をもたらす。 潜在的な文化的不感を露呈するシナリオを通じて、異なる文化的文脈におけるモデルアウトプットを評価するために作成された文化的調和テストデータセットと、多様なアノテータからのフィードバックに基づいた微調整による文化的感受性の回復を目的とした、文化的に整合した選好データセットである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-15T18:13:10Z)
• Extrinsic Evaluation of Cultural Competence in Large Language Models [53.626808086522985]
  本稿では,2つのテキスト生成タスクにおける文化能力の評価に焦点をあてる。 我々は,文化,特に国籍の明示的なキューが,そのプロンプトに乱入している場合のモデル出力を評価する。 異なる国におけるアウトプットのテキスト類似性とこれらの国の文化的価値との間には弱い相関関係がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T14:03:27Z)
• CulturePark: Boosting Cross-cultural Understanding in Large Language Models [63.452948673344395]
  本稿では,LLMを利用した文化データ収集のためのマルチエージェント通信フレームワークであるCultureParkを紹介する。 人間の信念、規範、習慣をカプセル化した高品質な異文化対話を生成する。 我々はこれらのモデルを,コンテンツモデレーション,文化的アライメント,文化教育という3つの下流課題にまたがって評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T01:49:02Z)
• CIVICS: Building a Dataset for Examining Culturally-Informed Values in Large Language Models [59.22460740026037]
  大規模言語モデル(LLM)の社会的・文化的変動を評価するためのデータセット「CIVICS:文化インフォームド・バリュース・インクルーシブ・コーパス・フォー・ソシエティ・インパクト」 我々は、LGBTQIの権利、社会福祉、移民、障害権利、代理など、特定の社会的に敏感なトピックに対処する、手作りの多言語プロンプトのデータセットを作成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T20:19:10Z)
• What You Use is What You Get: Unforced Errors in Studying Cultural Aspects in Agile Software Development [2.9418191027447906]
  文化的特徴の影響を調べることは、多面的な文化概念のために困難である。 文化的・社会的側面は、実際にの使用が成功する上で非常に重要である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-25T20:08:37Z)
• 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)
• 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)
• Learning Robust Real-Time Cultural Transmission without Human Data [82.05222093231566]
  人工知能エージェントにおけるゼロショット、高リコール文化伝達を生成する方法を提案する。 我々のエージェントは、事前に収集された人間のデータを使わずに、新しい文脈で人間からリアルタイムの文化的伝達に成功した。 これは、人工知能を開発するアルゴリズムとしての文化進化の道を開くものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-01T19:32:27Z)

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。