論文の概要: MINDS: A Cross-cultural Dialogue Corpus for Social Norm Classification and Adherence Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.09918v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 01:18:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-14 22:53:22.575292
• Title: MINDS: A Cross-cultural Dialogue Corpus for Social Norm Classification and Adherence Detection
• Title（参考訳）: MINDS:ソーシャルノーム分類とアジェンス検出のための異文化対話コーパス
• Authors: Pritish Sahu, Anirudh Som, Dimitra Vergyri, Ajay Divakaran,
• Abstract要約: 我々は,Norm-RAGを提案する。Norm-RAGは,マルチターン対話におけるNorm-RAG,Norm-RAG,Norm-RAG,Norm-RAG,Norm-RAG,Norm-RAG,Norm-RAG,Norm-RAG,Norm-RAG,Norm-RAG,Norm-RAG,N orm-RAG,Nor 実験により,ノルムRAGは標準検出と一般化を改善し,文化的適応性と社会的知的対話システムの性能向上を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.551627762137928
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Social norms are implicit, culturally grounded expectations that guide interpersonal communication. Unlike factual commonsense, norm reasoning is subjective, context-dependent, and varies across cultures, posing challenges for computational models. Prior works provide valuable normative annotations but mostly target isolated utterances or synthetic dialogues, limiting their ability to capture the fluid, multi-turn nature of real-world conversations. In this work, we present Norm-RAG, a retrieval-augmented, agentic framework for nuanced social norm inference in multi-turn dialogues. Norm-RAG models utterance-level attributes including communicative intent, speaker roles, interpersonal framing, and linguistic cues and grounds them in structured normative documentation retrieved via a novel Semantic Chunking approach. This enables interpretable and context-aware reasoning about norm adherence and violation across multilingual dialogues. We further introduce MINDS (Multilingual Interactions with Norm-Driven Speech), a bilingual dataset comprising 31 multi-turn Mandarin-English and Spanish-English conversations. Each turn is annotated for norm category and adherence status using multi-annotator consensus, reflecting cross-cultural and realistic norm expression. Our experiments show that Norm-RAG improves norm detection and generalization, demonstrates improved performance for culturally adaptive and socially intelligent dialogue systems.
• Abstract（参考訳）: 社会的規範は暗黙的で文化的に根ざした期待であり、対人コミュニケーションを導く。 現実の常識とは異なり、規範的推論は主観的で文脈に依存し、文化によって異なる。 先行研究は貴重な規範的アノテーションを提供するが、主に孤立した発話や合成対話をターゲットとし、現実世界の会話の流動的で多面的な性質を捉える能力を制限する。 本研究では,Norm-RAGについて述べる。Norm-RAGは,マルチターン対話におけるニュアンスド・ソーシャル・ノルム推論のためのエージェント・フレームワークである。 Norm-RAGは、コミュニケーション意図、話者の役割、対人フレーミング、言語的手がかりを含む発話レベルの属性をモデル化し、新しいセマンティック・チャンキングアプローチによって検索された構造化規範文書に基礎を置いている。 これにより、標準順守と多言語対話間の違反についての解釈可能かつ文脈対応の推論が可能になる。 さらに, マンダリン・イングリッシュ・会話とスペイン語・イングリッシュ会話を交互に行うバイリンガルデータセット MINDS (Multilingual Interactions with Norm-Driven Speech) についても紹介する。 各ターンは、異文化間および現実的なノルム表現を反映したマルチアノテータコンセンサスを用いて、ノルムカテゴリーとアジェンスステータスにアノテートされる。 実験により,ノルムRAGは標準検出と一般化を改善し,文化的適応性と社会的知的対話システムの性能向上を実証した。

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