要約
対人コミュニケーションを理解するには、部分的には、メッセージが発せられる社会的背景と規範を理解する必要があります。
しかし、そのようなコミュニケーションにおける不快なコンテンツを特定するための現在の方法は、ほとんどがコンテキストとは独立して機能しており、コミュニティの規範や以前の会話をコンテキストとして考慮するアプローチはほんのわずかです。
ここでは、個人間の社会的関係を明示的にモデル化することで、不適切なコミュニケーションを特定するための新しいアプローチを紹介します。
我々は、文脈に応じた適切性の判断の新しいデータセットを導入し、大規模な言語モデルが関係情報を容易に組み込んで、特定の文脈における適切性を正確に特定できることを示します。
オンライン会話や映画の会話からのデータを使用して、人間関係自体が暗黙の規範としてどのように機能するかについての洞察を提供し、さまざまな会話設定でコンテキストの敏感性がどの程度必要とされるかを定量化します。
さらに、文脈の適切性の判断が、見下しや礼儀正しさなどの言語で表現される他の社会的要因を予測することも示します。
要約(オリジナル)
Understanding interpersonal communication requires, in part, understanding the social context and norms in which a message is said. However, current methods for identifying offensive content in such communication largely operate independent of context, with only a few approaches considering community norms or prior conversation as context. Here, we introduce a new approach to identifying inappropriate communication by explicitly modeling the social relationship between the individuals. We introduce a new dataset of contextually-situated judgments of appropriateness and show that large language models can readily incorporate relationship information to accurately identify appropriateness in a given context. Using data from online conversations and movie dialogues, we provide insight into how the relationships themselves function as implicit norms and quantify the degree to which context-sensitivity is needed in different conversation settings. Further, we also demonstrate that contextual-appropriateness judgments are predictive of other social factors expressed in language such as condescension and politeness.
arxiv情報
| 著者 | David Jurgens,Agrima Seth,Jackson Sargent,Athena Aghighi,Michael Geraci |
| 発行日 | 2023-07-06 04:06:05+00:00 |
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