論文の概要: DaKultur: Evaluating the Cultural Awareness of Language Models for Danish with Native Speakers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02403v1
• Date: Thu, 03 Apr 2025 08:52:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-04 12:58:16.731444
• Title: DaKultur: Evaluating the Cultural Awareness of Language Models for Danish with Native Speakers
• Title（参考訳）: DaKultur氏: ネイティブスピーカーによるデンマークの言語モデルの文化的認識の評価
• Authors: Max Müller-Eberstein, Mike Zhang, Elisa Bassignana, Peter Brunsgaard Trolle, Rob van der Goot,
• Abstract要約: 我々はデンマークのミッドリソース言語に対する最初の文化的評価研究を行い、母国語話者は異なるモデルに文化的認識を必要とする課題を解決するよう促す。 人口統計学的に多様性のある63人の1,038人のインタラクションの分析は、文化的適応に対するオープンな課題を浮き彫りにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.355452637877402
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have seen widespread societal adoption. However, while they are able to interact with users in languages beyond English, they have been shown to lack cultural awareness, providing anglocentric or inappropriate responses for underrepresented language communities. To investigate this gap and disentangle linguistic versus cultural proficiency, we conduct the first cultural evaluation study for the mid-resource language of Danish, in which native speakers prompt different models to solve tasks requiring cultural awareness. Our analysis of the resulting 1,038 interactions from 63 demographically diverse participants highlights open challenges to cultural adaptation: Particularly, how currently employed automatically translated data are insufficient to train or measure cultural adaptation, and how training on native-speaker data can more than double response acceptance rates. We release our study data as DaKultur - the first native Danish cultural awareness dataset.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は広く社会的に広く採用されている。 しかし、彼らは英語以外の言語でユーザーと対話できるが、文化的な認識が欠如していることが示され、貧弱な言語コミュニティにアングロセントリックな、あるいは不適切な応答を提供している。 このギャップを調査し,言語と文化の習熟度を両立させるため,デンマークのミッドリソース言語に対する最初の文化的評価研究を行い,母国語話者が異なるモデルに文化的認識を必要とする課題を解決するよう促す。 63人の人口統計学的に多様な参加者から得られた1,038のインタラクションの分析は、文化的適応に対するオープンな課題を浮き彫りにしている。 デンマーク初のネイティブな文化認識データセットであるDaKulturとして、私たちの研究データを公開しています。

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