Notice bibliographique
Résumé
With the increasing integration of AI into everyday life, it's becoming crucial to design AI systems that serve users from diverse backgrounds by making them culturally aware.In this paper, we present GD-COMET, a geo-diverse version of the COMET commonsense inference model.GD-COMET goes beyond Western commonsense knowledge and is capable of generating inferences pertaining to a broad range of cultures.We demonstrate the effectiveness of GD-COMET through a comprehensive human evaluation across 5 diverse cultures, as well as extrinsic evaluation on a geo-diverse task.The evaluation shows that GD-COMET captures and generates culturally nuanced commonsense knowledge, demonstrating its potential to benefit NLP applications across the board and contribute to making NLP more inclusive.PersonX eats a dutch baby PersonX wants PersonX feels Others feel sad, disgusting, happy, angry COMET PersonX is seen as hungry, greedy, disgusting, mean, starving As a result, a full stomach, a full belly, to satisfy hunger, to be full, to have a snack PersonX wants satiated, full, happy PersonX feels Others feel empty, craving, happy, keen PersonX is seen as hungry, ravenous, starving, greedy 🌎 GD- COMET satisfied, full, hungry, happy, guilty to throw up, drink water, wash the baby
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».