論文の概要: RedditPersona: A Modular Framework for Community-Conditioned LLM Adaptation from Reddit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.06027v1
• Date: Thu, 04 Jun 2026 11:20:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-05 22:39:44.747686
• Title: RedditPersona: A Modular Framework for Community-Conditioned LLM Adaptation from Reddit
• Title（参考訳）: RedditPersona - Redditによるコミュニティ主導のLLM適応のためのモジュールフレームワーク
• Authors: Amirhossein Ghaffari, Ali Goodarzi, Huong Nguyen, Simo Hosio, Lauri Lovén, Ekaterina Gilman,
• Abstract要約: RedditPersonaは、データ収集、コミュニティ定義、評価の選択を標準化するフレームワークである。 都市ウェルビーイングドメインの112のサブレディットに適用される。 アダプタの行動識別性は,各戦略のサブレディットベースラインとの本質的な一致を追跡する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.938471423809858
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Community-conditioned language model adaptation requires choices about data collection, community definition, and evaluation that are currently made independently in each study, making it hard to compare assumptions or reuse artifacts. We present RedditPersona, a modular framework that standardizes these choices: it collects Reddit posts and comments, profiles active users, partitions them under five grouping strategies (subreddit-based, graph-structural, semantic, hybrid, and interaction-based), trains a parameter-efficient adapter per strategy via QLoRA, and evaluates them under a shared metric suite spanning fluency, fidelity, distributional alignment, and community identifiability. Applied to 112 subreddits in the urban well-being domain (301,429 user profiles, 16M+ comments), we find that adapters' behavioral identifiability tracks each strategy's intrinsic agreement with the subreddit baseline, and that a consistent trade-off between identifiability and distributional similarity to real text holds across all five strategies. The code and configuration files are available at: https://github.com/Ahghaffari/redditpersona.
• Abstract（参考訳）: コミュニティ条件付き言語モデル適応には、現在各研究で独立して行われているデータ収集、コミュニティ定義、評価に関する選択が必要であるため、仮定の比較やアーティファクトの再利用が困難である。 Redditの投稿やコメント、プロファイル、アクティブユーザ、パーティションを5つのグループ戦略(サブリディットベース、グラフ構造、セマンティック、ハイブリッド、インタラクションベース)で収集し、QLoRAを通じて戦略ごとのパラメータ効率の高いアダプタをトレーニングし、流感、忠実性、分散アライメント、コミュニティのアイデンティティに関する共有メトリックスイートで評価する。 都市ウェルビーイング領域における112のサブレディット(301,429人のユーザプロファイル、16M+コメント)に適用すると、アダプタの行動識別能力は、サブレディットベースラインとの固有の合意を各戦略が追跡し、実際のテキストとの同一性と分布的類似性との間に一貫したトレードオフが5つの戦略に共通していることが分かる。 コードと設定ファイルは、https://github.com/Ahghaffari/redditpersona.comで入手できる。

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