Cultural Commonsense Knowledge for Intercultural Dialogues
作者: Tuan-Phong Nguyen, Simon Razniewski, Gerhard Weikum
分类: cs.CL
发布日期: 2024-02-16 (更新: 2024-07-23)
备注: 11 pages, 2 figures, 10 tables, accepted at CIKM '24
💡 一句话要点
提出MANGO方法以解决跨文化对话中的文化常识知识问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 文化常识 跨文化对话 大型语言模型 知识提取 对话系统
📋 核心要点
- 现有的大型语言模型在处理社会和文化习俗的复杂性时仍存在不足，导致对话质量不高。
- 本文提出MANGO方法，通过迭代提示LLMs，从概念和文化两个维度提炼文化知识，提升对话系统的文化敏感性。
- 实验结果表明，MANGO生成的文化知识断言显著提高了对话系统的响应质量，具体表现为更高的特异性和文化敏感性。
📝 摘要（中文）
尽管大型语言模型（LLMs）在许多任务上取得了进展，但在应对社会和文化习俗的复杂性方面仍面临挑战。本文提出了一种名为MANGO的方法，通过从概念和文化两个切入点迭代性地提示LLMs，提炼出高准确率和高召回率的文化知识断言。使用GPT-3.5作为基础LLM运行MANGO方法，生成了167K个高准确率的断言，涵盖30K个概念和11K个文化，显著超越了现有资源的质量和规模。在对跨文化对话的外部评估中，我们探讨了如何用文化知识断言增强对话系统。研究发现，尽管LLMs本身具备文化知识，但添加MANGO生成的知识能显著提升对话响应的整体质量、特异性和文化敏感性，评估由人工标注者进行。数据和代码可供下载。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在跨文化对话中对文化常识知识的不足，现有方法未能有效捕捉和利用文化背景信息，导致对话质量低下。
核心思路：MANGO方法通过从概念和文化两个维度迭代性地提示LLMs，提炼出高质量的文化知识断言，以增强对话系统的文化敏感性和响应质量。
技术框架：MANGO的整体架构包括两个主要阶段：首先，通过迭代提示从LLMs中提取文化知识；其次，利用聚类和生成摘要技术对提取的知识进行整合，形成高准确率的文化知识断言。
关键创新：MANGO的核心创新在于其双重切入点（概念和文化）和迭代提示策略，使得生成的文化知识断言在质量和数量上均超越现有资源，提供了更为丰富的文化背景信息。
关键设计：在MANGO方法中，采用了高效的聚类算法和生成摘要技术，以确保提取的文化知识断言具备高准确率和高召回率。同时，使用GPT-3.5作为基础模型，优化了提示策略以提高生成效果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，使用MANGO方法生成的167K个文化知识断言在对话系统中应用后，显著提高了响应的质量和文化敏感性。与基线相比，整体对话质量提升明显，具体数据由人工评估者确认，表明MANGO方法在实际应用中的有效性。
🎯 应用场景
MANGO方法的潜在应用场景包括跨文化对话系统、智能客服、教育领域的文化交流等。通过增强对话系统的文化知识，能够提升用户体验，促进不同文化背景下的有效沟通，具有重要的实际价值和社会影响。
📄 摘要（原文）
Despite recent progress, large language models (LLMs) still face the challenge of appropriately reacting to the intricacies of social and cultural conventions. This paper presents MANGO, a methodology for distilling high-accuracy, high-recall assertions of cultural knowledge. We judiciously and iteratively prompt LLMs for this purpose from two entry points, concepts and cultures. Outputs are consolidated via clustering and generative summarization. Running the MANGO method with GPT-3.5 as underlying LLM yields 167K high-accuracy assertions for 30K concepts and 11K cultures, surpassing prior resources by a large margin in quality and size. In an extrinsic evaluation for intercultural dialogues, we explore augmenting dialogue systems with cultural knowledge assertions. Notably, despite LLMs inherently possessing cultural knowledge, we find that adding knowledge from MANGO improves the overall quality, specificity, and cultural sensitivity of dialogue responses, as judged by human annotators. Data and code are available for download.