- 从我的视角看：对大型视觉 - 语言模型在图片理解中的西方文化偏见进行诊断
视觉 - 语言模型（VLMs）可以通过多种语言回答有关图像的问题。然而，除了语言，文化也影响我们的观察方式。在这项研究中，我们展示了一项新颖的调查，证明并定位了 VLMs 在图像理解中存在的西方偏见。通过对文化多样的图像和注释进行主观和客观 - 梦境叙事中的字符和情绪检测的序列到序列语言模型
通过自然语言序列到序列生成框架，本研究首次在开放的 DreamBank 梦境叙述语料库的英文部分中对字符和情感进行检测，结果显示语言模型能够有效应对这一复杂任务。
- CDEval：评估大型语言模型文化维度的基准
利用 GPT-4 自动生成并通过人工验证的方式，我们构建了一个评估 LLMs 文化维度的新基准，CDEval。通过研究主流 LLMs 的文化方面，我们得出了一些有趣的结论，强调了在 LLM 开发中整合文化考量的重要性，特别是在多元文化环境中 - 审计和减轻 LLMs 中的文化偏见
文化在人们的推理、行为和交流中起着根本性的作用。生成性人工智能（AI）技术可能导致文化的转变。我们对大型语言模型进行文化偏差审核，将它们的回应与全国代表性调查数据进行比较，并评估特定国家的提示作为缓解策略。我们发现，GPT-4、3.5 和 - EMNLP构建未来，必须了解过去：自然语言处理中的范式转变的背景
NLP 领域正在经历一系列颠覆性的变化，该研究旨在通过深入了解过去来塑造我们的未来。通过对 26 位 NLP 研究人员进行长篇采访，我们研究了影响 NLP 领域的因素，包括文化、激励和基础设施。我们的访谈对象发现该领域存在循环模式，同时也出 - ICMLSocialAI 学校：发展心理学对人工社会文化代理的启示
本文旨在将心理学的社会认知能力引入到人工智能的社交互动代理中，并提出了一个名为 SocialAI school 的工具，用于进行与社会性和认知能力有关的实 现实验的参数化环境。
- 大型语言模型对文化及道德规范的了解
通过对 PEW 全球调查和世界价值观调查的分析，我们发现预训练的英文语言模型虽然可以捕捉到横跨 55 个国家和地区的细粒度（例如 “同性恋” 和 “离婚”）道德变异，但不能够显著地预测各个国家的道德规范，然而通过精调可以在牺牲准确度的情况下 - ACL多语言和多元文化的比喻语言理解
本文创建了适用于印地语、印尼语、爪哇语、康纳达语、巽他语、斯瓦希里语和约鲁巴语等七种不同语言的比喻推理数据集，并评估了多语言语言模型对于处理比喻语言的能力。研究发现各语言间的比喻表达依赖于文化和区域概念，并提出了需要在模型训练中暴露于更广泛 - 文化分析：主观性、可扩展性、情境性和时间性建模
文化和人工智能之间存在双向关系，因此需要更全面地考虑文化的复杂性，包括主观性、可扩展性、上下文性和时间性，以便更好地捕捉文化的复杂性和解决人工智能中的偏见问题。
- EMNLP文本到图像生成模型能多好地理解伦理自然语言干预？
通过在输入提示中添加伦理干预来支持公平判断，我们研究了文本描述生成模型在生成图像时对特定社会群体的偏好，并使用 ENTIGEN 数据集评估伦理干预对图像生成的影响。我们发现，使用 ENTIGEN 框架生成的图像涵盖了不同的社会群体，并在保持 - 使用主题建模和聚类分析不同地区的民间故事
本研究运用主题模型和聚类等自然语言处理技术，研究民间故事中的文化关系，发现了家庭、食物、传统性别角色、神话人物和动物等元素在各地民间故事中的普遍性，并发现了不同地区民间故事话题的差异性。此研究为今后民间故事研究提供了资源，同时也是运用自然语 - 关于 Jackson 等人所述文化紧密度指标的有效性及其与创意和秩序的关联的意见
该研究使用 Google Books Ngram 语料库上的语言指数证明 1800 年到 2000 年期间美国规范松动，与此同时发现了文化宽松化与创造力 / 秩序之间的关系，然而该研究的方法并不适用于验证该指数的有效性或建立创造力 / 秩序 - EMNLP拓宽视野：Geo-Diverse 视觉常识推理
本文构建了 Geo-Diverse Visual Commonsense Reasoning（GD-VCR）数据集，以测试视觉 - 语言模型理解文化和地理位置特定常识的能力。通过研究两种最先进的视觉 - 语言模型，我们发现它们对于非西方地区 - ICCV从文化到服装：探索时装图像背后一个世纪的世界事件
本篇论文介绍了一种数据驱动的方法来识别影响人们服装选择的特定的文化因素，同时通过应用多模态统计模型来改善具体的视觉风格预测和图片时间戳的任务，旨在将文化与服装联系起来的可扩展和易于实施的计算方法的第一步。
- 利用情感分析和深度学习进行跨文化极性和情感检测：以 COVID-19 为例的案例研究
本研究利用自然语言处理和深度学习技术，对推特帖子进行情感极性和情绪的分析，研究发现不同国家在 COVID-19 危机中的反应和情感是基于社会规范和政治意愿的体现，且不同文化之间的差异会导致国家在危机中的决策不尽相同。
- 多语言视觉情感概念匹配
通过众包实验和单词嵌入，本文研究了文化对视觉情感感知的影响，并提供了一种有效的聚类框架，以探索、检索和浏览数据集中的多语言情感视觉概念，并通过基于众包的情感注释等新颖度量方法进行了评估。
- MM全球视觉情感：一个大规模多语言视觉情感本体论
该研究详细研究了文化和语言的独特性，特别是情感语义和情感在社交多媒体中的表现，并提出了一种基于多语言的新方法来自动发现情感构造。多语言视觉情感概念本体（MVSO）的创建是通过提出一种在社交多媒体平台上应用的类别聚类视觉检测名词和这些名词情感 - 恶搞图片池的竞争与成功：Quickmeme.com 的案例研究
本文以经验主义方法研究网络文化中的 meme 并从数据统计和特征分析的角度描述其行为，分析其成功的特质。
- 进化文化 vs 局部最小值
我们提出了一种理论，该理论将深度体系结构中的学习困难与文化和语言联系起来，并基于实验观察结果，指出了人类文化和思想进化对优化困难的关键作用。