基于情境对齐与可解释文本蕴含的社会文化规范异同研究

设计能够跨文化交流推理的系统要求它们植根于其所运行语境的规范之中。然而，当前关于计算社会规范模型的研究主要集中在美国社会。在此，我们提出一种新颖的方法来发现并比较中美文化中的描述性社会规范。我们通过利用中国问答平台（知乎）上的讨论以及现有的 SocialChemistry 数据集作为对比文化轴的代理，跨文化对齐社会情境，并使用上下文学习从文本中提取社会规范，来展示我们的方法。将思维链（Chain-of-Thought）提示嵌入人机协作框架中，我们构建了一个包含 3,069 条跨中美文化与社会情境对齐的社会规范及相应自由文本解释的高质量数据集。为检验模型跨文化交流推理社会规范的能力，我们引入了可解释社会规范蕴含任务，表明现有参数量低于 3B 的模型在自动与人工评估中均有显著改进空间。基于我们数据集的跨文化规范差异进一步分析显示了与社会取向框架的经验对齐，揭示了这些文化中规范在情境与描述上的若干细微差别。