論文の概要: Crossing Boundaries: Leveraging Semantic Divergences to Explore Cultural Novelty in Cooking Recipes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.24027v1
• Date: Mon, 31 Mar 2025 12:52:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 14:36:37.271943
• Title: Crossing Boundaries: Leveraging Semantic Divergences to Explore Cultural Novelty in Cooking Recipes
• Title（参考訳）: 横断境界:料理レシピにおける文化的ノベルティの探求にセマンティック・ディバージェンスを活用する
• Authors: Florian Carichon, Romain Rampa, Golnoosh Farnadi,
• Abstract要約: 社会的要因、特に文化的背景は、新規性と革新に対する認識に大きな影響を及ぼす。 文化的ノベルティは、異なるコミュニティ間の距離によって形成されたサリエンスとノベルティの相違から生じる。 本稿では,社会学と経営学の知識を統合する学際的枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.276697874428501
• License:
• Abstract: Novelty modeling and detection is a core topic in Natural Language Processing (NLP), central to numerous tasks such as recommender systems and automatic summarization. It involves identifying pieces of text that deviate in some way from previously known information. However, novelty is also a crucial determinant of the unique perception of relevance and quality of an experience, as it rests upon each individual's understanding of the world. Social factors, particularly cultural background, profoundly influence perceptions of novelty and innovation. Cultural novelty arises from differences in salience and novelty as shaped by the distance between distinct communities. While cultural diversity has garnered increasing attention in artificial intelligence (AI), the lack of robust metrics for quantifying cultural novelty hinders a deeper understanding of these divergences. This gap limits quantifying and understanding cultural differences within computational frameworks. To address this, we propose an interdisciplinary framework that integrates knowledge from sociology and management. Central to our approach is GlobalFusion, a novel dataset comprising 500 dishes and approximately 100,000 cooking recipes capturing cultural adaptation from over 150 countries. By introducing a set of Jensen-Shannon Divergence metrics for novelty, we leverage this dataset to analyze textual divergences when recipes from one community are modified by another with a different cultural background. The results reveal significant correlations between our cultural novelty metrics and established cultural measures based on linguistic, religious, and geographical distances. Our findings highlight the potential of our framework to advance the understanding and measurement of cultural diversity in AI.
• Abstract（参考訳）: ノベルティモデリングと検出は自然言語処理(NLP)の中核的なトピックであり、リコメンダシステムや自動要約などの多くのタスクの中心となっている。 それは、以前知られていた情報から何らかの方法で逸脱するテキストの断片を特定することを含む。 しかし、新奇性は、個々人の世界に対する理解に依存しているため、経験の関連性や質に関する独特の認識を決定づける重要な要因でもある。 社会的要因、特に文化的背景は、新規性と革新に対する認識に大きな影響を及ぼす。 文化的ノベルティは、異なるコミュニティ間の距離によって形成されたサリエンスとノベルティの相違から生じる。 文化の多様性が人工知能(AI)の注目を集めている一方で、文化的ノベルティを定量化するための堅牢な指標の欠如は、これらの相違点のより深い理解を妨げる。 このギャップは、計算フレームワーク内の文化的な違いを定量化し、理解することを制限する。 そこで我々は,社会学と経営学の知識を統合する学際的枠組みを提案する。 われわれのアプローチの中心は、500の料理と約10万の料理レシピからなる新しいデータセットGlobalFusionだ。 新規性のためのJensen-Shannon Divergenceメトリクスのセットを導入することで、このデータセットを利用して、あるコミュニティのレシピが別の文化的背景によって変更されたときに、テキストの相違を分析する。 その結果,文化的ノベルティ尺度と,言語的,宗教的,地理的距離に基づく文化的尺度の確立との間に有意な相関が認められた。 本研究は,AIにおける文化的多様性の理解と測定を促進する枠組みの可能性を明らかにするものである。

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