論文の概要: Cultural Adaptation in Large Language Models for Political Discourse

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.23332v1
• Date: Fri, 22 May 2026 07:45:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-25 17:29:20.250638
• Title: Cultural Adaptation in Large Language Models for Political Discourse
• Title（参考訳）: 政治談話における大規模言語モデルの文化的適応
• Authors: Wajdi Zaghouani,
• Abstract要約: 本稿では,文化的適応が政治的コミュニケーションにおける大規模言語モデルの信頼性の高い展開の前提となることを論じる。 現在の制度は、イギリスの支配的なデータ、多言語報道の不均一、様々な政治機関や談話の慣例に根ざした仮定によって形成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7734073750595959
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The integration of large language models into political discourse analysis creates new opportunities for comparative research, policy analysis, and civic technology, while introducing material risks for democratic accountability. This paper argues that cultural adaptation is a prerequisite for trustworthy deployment of large language models in political communication across diverse linguistic and institutional contexts. Current systems remain shaped by English dominant data, uneven multilingual coverage, and assumptions grounded in a narrow range of political institutions and discourse conventions, producing systematic errors when applied across cultures. We formalize cultural adaptation across translation, discourse, and ontology levels, identify recurring cultural failure modes in political NLP, and propose an operational evaluation matrix grounded in cultural fidelity, calibration, and democratic safety. Building on political text analysis, sociotechnical auditing, and cross cultural pragmatics, we outline methodological pathways including participatory dataset development, culturally aware transfer learning, and benchmark design that makes cultural adaptation empirically measurable. We conclude by clarifying governance constraints and scope conditions under which culturally adaptive political NLP can support democratic legitimacy.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの政治談話分析への統合により、比較研究、政策分析、市民技術のための新たな機会が生まれ、一方で民主的説明責任のための物質的リスクがもたらされる。 本稿では,多種多様な言語・制度的文脈における政治的コミュニケーションにおける,大規模言語モデルの信頼性の高い展開の前提として,文化的適応が重要であることを論じる。 現在の制度は、イギリスの支配的なデータ、多言語対応の不均一な範囲、様々な政治機関や談話の慣例に根ざした仮定によって形成され、文化全体に適用されると体系的な誤りが生じる。 我々は、翻訳、談話、オントロジーのレベルでの文化的適応を形式化し、政治的NLPにおける繰り返し発生する文化的失敗モードを特定し、文化的忠実さ、校正、民主的安全性に基づく運用評価行列を提案する。 政治テキスト分析,社会技術監査,文化実践的横断的な実践に基づいて,参加型データセット開発,文化的に意識された伝達学習,文化的適応を実証的に測定可能なベンチマーク設計などの方法論を概説する。 我々は、文化的に適応的な政治NLPが民主的正当性を支持することができる統治の制約と範囲条件を明確にすることで結論付ける。

関連論文リスト

• Culturally-Grounded Governance for Multilingual Language Models: Rights, Data Boundaries, and Accountable AI Design [2.5424331328233207]
  本稿では,多言語モデル行動,データ対称性,社会工学的害に関する既存の証拠を合成する。 学習データと評価実践における文化的・言語的不平等,グローバル展開と地域的標準,価値観,権力構造との相違,疎外化言語コミュニティが経験した害に対処するための限定的な説明責任機構の3つを識別する。 我々は、多言語モデルが、スケールと中立という概念の下で、既存のグローバルな不平等を再現しないことを保証するためには、文化的に根ざしたガバナンスが不可欠であると主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-31T03:47:30Z)
• Framing Political Bias in Multilingual LLMs Across Pakistani Languages [6.5137518437747]
  パキスタン語5言語にわたる13の最先端の大規模言語モデル(LLM)における政治的偏見の体系的評価について述べる。 我々の枠組みは、文化的に適応した政治コンパステスト(PCT)とマルチレベルフレーミング分析を統合している。 その結果, LLMは欧米の訓練データと一致したリベラル左派指向を主に反映しているが, 地域言語ではより権威主義的なフレーミングが見られることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-29T15:15:42Z)
• From Word to World: Evaluate and Mitigate Culture Bias in LLMs via Word Association Test [50.51344198689069]
  我々は,人中心語関連テスト(WAT)を拡張し,異文化間認知による大規模言語モデルのアライメントを評価する。 文化選好に対処するために,モデルの内部表現空間に直接,文化固有の意味的関連性を直接埋め込む革新的なアプローチであるCultureSteerを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-24T07:05:10Z)
• Cultural Learning-Based Culture Adaptation of Language Models [70.1063219524999]
  大きな言語モデル(LLM)をさまざまな文化的価値に適用することは難しい課題です。 文化的学習に基づくLLMと文化的価値との整合性を高めるための新しい枠組みであるCLCAについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-03T18:16:26Z)
• Extrinsic Evaluation of Cultural Competence in Large Language Models [53.626808086522985]
  本稿では,2つのテキスト生成タスクにおける文化能力の評価に焦点をあてる。 我々は,文化,特に国籍の明示的なキューが,そのプロンプトに乱入している場合のモデル出力を評価する。 異なる国におけるアウトプットのテキスト類似性とこれらの国の文化的価値との間には弱い相関関係がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T14:03:27Z)
• Massively Multi-Cultural Knowledge Acquisition & LM Benchmarking [48.21982147529661]
  本稿では,多文化知識獲得のための新しいアプローチを提案する。 本手法は,文化トピックに関するウィキペディア文書からリンクページの広範囲なネットワークへ戦略的にナビゲートする。 私たちの仕事は、AIにおける文化的格差のギャップを深く理解し、橋渡しするための重要なステップです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-14T18:16:54Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。