人間とLLMの協働による拡張可能な文化固有のステレオタイプデータセット構築Scalable and Culturally Specific Stereotype Dataset Construction via Human-LLM Collaboration

arXiv cs.CL論文Paperarxiv.org公開Published2026/07/10 13:00 JST3mo ago重要度 MediumImportance Medium priority

AI2 点サマリSummary highlight

LLMと人間のアノテーターを組み合わせ、文化ごとに異なるステレオタイプを効率的に収集・構築する手法を提案。
AIの公平性評価に役立つ多様なデータセット作成を可能にする。

This paper proposes a scalable pipeline combining human annotators and LLMs to build culturally specific stereotype datasets, enabling more representative fairness evaluations for AI systems across diverse cultures.

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記事情報・収集記録Article details & collection record

出典Source: arXiv cs.CL論文Paper
公開日時 (JST)Published (JST): 2026/07/10 13:00
収集日時 (JST)Collected (JST): 2026/07/11 09:00
配信形式Format: 論文Paper
原文言語Source language: EN
重要度の位置づけImportance in this lane: MediumMedium priority(arXiv 80件中、同等以上 80件)(80 of 80 arXiv entries are equal or higher)
出典の平均重要度（掲載直近 20 件・最大 30 件）Source average (last 20 listed, up to 30): 2.0 / 31=情報 · 2=中 · 3=高1=Info · 2=Medium · 3=High
情報の寿命Half-life: 長期 (アーキテクチャ)Long-term (architecture)

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