NormSAGE：基于对话的即时多语言多文化规范发现
计算与语言
2024-01-17 v2 人工智能
摘要
规范发现对于理解和推理人类交流互动中的可接受行为及潜在违规十分重要。我们提出NormSage，一个基于语言模型提示与自验证、解决以对话为根基的多语言多文化规范发现新任务的框架。NormSage利用预训练GPT-3语言模型骨干的表达能力与隐式知识，通过代表规范发现任务与对话上下文的定向问题来引出关于规范的知识。它进一步以自验证机制应对语言模型幻觉风险，确保发现的规范正确且实质性地扎根于其源对话。评估结果显示，相比基线，我们的方法能即时为对话发现显著更相关且更具洞察的规范（李克特量表评分中>10+%）。从中文对话发现的规范在洞察性与正确性上可与英文对话发现的规范相媲美（差异<3%）。此外，文化特定规范质量可观，在文化对人工辨识中达到80%准确率。最后，我们的规范发现自验证中的扎根过程可扩展用于即时实例化给定对话中任一规范的遵循与违背，具备可解释性与透明性。NormSage在扎根中达到95.4%的AUC，其自然语言解释匹配人工书写质量。
引用
@article{arxiv.2210.08604,
title = {NormSAGE: Multi-Lingual Multi-Cultural Norm Discovery from Conversations On-the-Fly},
author = {Yi R. Fung and Tuhin Chakraborty and Hao Guo and Owen Rambow and Smaranda Muresan and Heng Ji},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.08604},
year = {2024}
}