論文の概要: Pragmatics Meets Culture: Culturally-adapted Artwork Description Generation and Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.02557v1
- Date: Thu, 02 Apr 2026 22:16:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-06 17:20:24.232295
- Title: Pragmatics Meets Culture: Culturally-adapted Artwork Description Generation and Evaluation
- Title（参考訳）: プラグマティクスと文化 - 文化に適応したアートワーク記述の生成と評価
- Authors: Lingjun Zhao, Dayeon Ki, Marine Carpuat, Hal Daumé,
- Abstract要約: 本稿では, 異なる文化集団の観衆に対して, 美術品に埋め込まれた文化的なシンボルや物語に親しみやすいものをモデルで表現する, 文化適応型美術記述生成の課題を紹介する。
基本モデルは,この課題に対してわずかに十分であることがわかったが,現実的な話者モデルにより,最大8.2%のシミュレートされたリスナー理解を改善することができる。
人間の研究では、より現実的な能力を持つモデルは8.0%の理解に役立つと評価されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.09933226566947
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Language models are known to exhibit various forms of cultural bias in decision-making tasks, yet much less is known about their degree of cultural familiarity in open-ended text generation tasks. In this paper, we introduce the task of culturally-adapted art description generation, where models describe artworks for audiences from different cultural groups who vary in their familiarity with the cultural symbols and narratives embedded in the artwork. To evaluate cultural competence in this pragmatic generation task, we propose a framework based on culturally grounded question answering. We find that base models are only marginally adequate for this task, but, through a pragmatic speaker model, we can improve simulated listener comprehension by up to 8.2%. A human study further confirms that the model with higher pragmatic competence is rated as more helpful for comprehension by 8.0%.
- Abstract（参考訳）: 言語モデルは意思決定タスクにおける様々な文化的偏見を示すことが知られているが、オープンエンドテキスト生成タスクにおける文化的親しみ度についてはあまり知られていない。
本稿では,文化の象徴や物語に親しみやすい異なる文化集団の聴衆の作品をモデルで表現する,文化適応型アート記述生成の課題を紹介する。
この実用的生成課題における文化的能力を評価するために,文化的根拠に基づく質問応答に基づく枠組みを提案する。
基本モデルは,この課題に対してわずかに十分であることがわかったが,現実的な話者モデルにより,最大8.2%のシミュレートされたリスナー理解を改善することができる。
人間の研究では、より現実的な能力を持つモデルは8.0%の理解に役立つと評価されている。
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