NormBank: A Knowledge Bank of Situational Social Norms

要約

私たちは、155,000 の状況規範の知識バンクである NormBank を紹介します。
このリソースは、インタラクティブ、支援、および協調的な AI システムのための柔軟な規範的推論を基礎付けるように設計されています。
以前の常識的なリソースとは異なり、ノームバンクは、設定 (レストランなど)、エージェントの偶発的な役割 (ウェイター、顧客)、エージェントの属性 (年齢、性別)、およびその他の身体的、社会的、
文化的な制約（気温や使用国など）。
NormBank には、合計で 63,000 個の分類法からの固有の制約が含まれており、ここで導入して繰り返し改良しています。
その後、制約がさまざまな組み合わせで適用され、社会規範の枠組みが形成されます。
これらの操作の下では、規範は非単調であり、フレームをわずかでも更新することで推論をキャンセルできます。
それでも、ニューラル モデルが NormBank の範囲と対象範囲を確実に拡大するのに役立つという証拠が見つかりました。
さらに、一連の転移実験により、このリソースの有用性を実証します。

要約(オリジナル)

We present NormBank, a knowledge bank of 155k situational norms. This resource is designed to ground flexible normative reasoning for interactive, assistive, and collaborative AI systems. Unlike prior commonsense resources, NormBank grounds each inference within a multivalent sociocultural frame, which includes the setting (e.g., restaurant), the agents’ contingent roles (waiter, customer), their attributes (age, gender), and other physical, social, and cultural constraints (e.g., the temperature or the country of operation). In total, NormBank contains 63k unique constraints from a taxonomy that we introduce and iteratively refine here. Constraints then apply in different combinations to frame social norms. Under these manipulations, norms are non-monotonic – one can cancel an inference by updating its frame even slightly. Still, we find evidence that neural models can help reliably extend the scope and coverage of NormBank. We further demonstrate the utility of this resource with a series of transfer experiments.

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