論文の概要: NormGenesis: Multicultural Dialogue Generation via Exemplar-Guided Social Norm Modeling and Violation Recovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.18395v1
• Date: Mon, 22 Sep 2025 20:29:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-24 20:41:27.57079
• Title: NormGenesis: Multicultural Dialogue Generation via Exemplar-Guided Social Norm Modeling and Violation Recovery
• Title（参考訳）: NormGenesis:Exemplar-Guided Social Norm ModelingとVolation Recoveryによる多文化対話生成
• Authors: Minki Hong, Jangho Choi, Jihie Kim,
• Abstract要約: 我々は、英語、中国語、韓国語で社会的に根ざした対話を生成するための枠組みであるNormGenesisを提示する。 本稿では,認識と社会的に適切な修復を通じて,標準違反後の会話の進行をモデル化する対話型V2Rを提案する。 V2Rを付加したデータに基づいてトレーニングしたモデルは、倫理的に敏感な文脈における実用的能力の向上を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.701242219264098
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Social norms govern culturally appropriate behavior in communication, enabling dialogue systems to produce responses that are not only coherent but also socially acceptable. We present NormGenesis, a multicultural framework for generating and annotating socially grounded dialogues across English, Chinese, and Korean. To model the dynamics of social interaction beyond static norm classification, we propose a novel dialogue type, Violation-to-Resolution (V2R), which models the progression of conversations following norm violations through recognition and socially appropriate repair. To improve pragmatic consistency in underrepresented languages, we implement an exemplar-based iterative refinement early in the dialogue synthesis process. This design introduces alignment with linguistic, emotional, and sociocultural expectations before full dialogue generation begins. Using this framework, we construct a dataset of 10,800 multi-turn dialogues annotated at the turn level for norm adherence, speaker intent, and emotional response. Human and LLM-based evaluations demonstrate that NormGenesis significantly outperforms existing datasets in refinement quality, dialogue naturalness, and generalization performance. We show that models trained on our V2R-augmented data exhibit improved pragmatic competence in ethically sensitive contexts. Our work establishes a new benchmark for culturally adaptive dialogue modeling and provides a scalable methodology for norm-aware generation across linguistically and culturally diverse languages.
• Abstract（参考訳）: 社会的規範は、コミュニケーションにおいて文化的に適切な振る舞いを司り、対話システムは、一貫性だけでなく社会的に受け入れられる応答を生み出すことができる。 我々は、英語、中国語、韓国語間の社会的根拠のある対話を生成・注釈する多文化的な枠組みであるNormGenesisを提示する。 静的な規範分類を超えた社会的相互作用のダイナミクスをモデル化するために,認識と社会的に適切な修復を通じて,規範違反後の会話の進行をモデル化する新たな対話型V2Rを提案する。 未表現言語における実用的整合性を改善するために,対話合成プロセスの早期に,模範に基づく反復改良を実装した。 このデザインは、完全な対話生成が始まる前に、言語的、感情的、社会的な期待と一致させる。 このフレームワークを用いて,標準順守,話者意図,感情応答のために,ターンレベルでアノテートされた10,800個のマルチターン対話のデータセットを構築した。 人間とLLMに基づく評価では、NormGenesisは改良品質、対話自然性、一般化性能において既存のデータセットを著しく上回っている。 V2Rを付加したデータに基づいてトレーニングしたモデルは、倫理的に敏感な文脈における実用的能力の向上を示す。 我々の研究は、文化的適応型対話モデリングの新しいベンチマークを確立し、言語的および文化的に多様な言語にまたがるノルム認識生成のためのスケーラブルな方法論を提供する。

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