Bridging Cultural Nuances in Dialogue Agents through Cultural Value Surveys

要約

対話エージェントとのインタラクションにおける文化的景観は、説得力があるが、比較的未開拓の領域である。コミュニケーションスタイルや信条から、共有されたメタファーや知識に至るまで、様々な社会文化的側面が対話に大きな影響を与えることは明らかである。このダイナミックをより深く掘り下げるために、我々は文化的なレンズを持つ対話生成のための初めてのベンチマークであるcuDialogを紹介する。また、対話エージェントの予測精度と品質を向上させることを目的として、対話のやり取りから文化的属性を抽出できるベースラインモデルを開発する。文化理解と複数ターンの対話予測を効果的に共学習させるために、我々は文化的側面を対話の符号化特徴に組み込むことを提案する。我々の実験結果は、文化的価値調査を取り入れることで、参照や文化的マーカーとの整合性が向上することを強調し、パーソナライゼーションと対話の質に大きな影響を与えることを実証している。このエキサイティングな領域でのさらなる研究を促進するため、我々のベンチマークを https://github.com/yongcaoplus/cuDialog で一般に公開している。

要約(オリジナル)

The cultural landscape of interactions with dialogue agents is a compelling yet relatively unexplored territory. It’s clear that various sociocultural aspects — from communication styles and beliefs to shared metaphors and knowledge — profoundly impact these interactions. To delve deeper into this dynamic, we introduce cuDialog, a first-of-its-kind benchmark for dialogue generation with a cultural lens. We also develop baseline models capable of extracting cultural attributes from dialogue exchanges, with the goal of enhancing the predictive accuracy and quality of dialogue agents. To effectively co-learn cultural understanding and multi-turn dialogue predictions, we propose to incorporate cultural dimensions with dialogue encoding features. Our experimental findings highlight that incorporating cultural value surveys boosts alignment with references and cultural markers, demonstrating its considerable influence on personalization and dialogue quality. To facilitate further exploration in this exciting domain, we publish our benchmark publicly accessible at https://github.com/yongcaoplus/cuDialog.

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