C-Mining: Unsupervised Discovery of Seeds for Cultural Data Synthesis via Geometric Misalignment

📄 arXiv: 2604.15675v1 📥 PDF

作者: Pufan Zeng, Yilun Liu, Mingchen Dai, Mengyao Piao, Chunguang Zhao, Lingqi Miao, Shimin Tao, Weibin Meng, Minggui He, Chenxin Liu, Zhenzhen Qin, Li Zhang, Hongxia Ma, Boxing Chen, Daimeng Wei

分类: cs.CL

发布日期: 2026-04-17

💡 一句话要点

C-Mining：通过几何错位无监督地发现文化数据合成的种子。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文化对齐 大型语言模型 无监督学习 数据挖掘 几何错位

📋 核心要点

  1. 现有文化数据合成方法依赖人工或LLM，缺乏可量化的种子选择标准，导致效率低且易引入偏差。
  2. C-Mining利用跨语言嵌入空间中文化概念的几何错位，作为可量化的文化种子发现信号。
  3. 实验表明，C-Mining显著提升了文化理解和推理能力，在CulturalBench-Hard上提升了6.03分，超越现有方法。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）中的文化对齐越来越依赖于合成数据的生成。对于这种合成，最关键的初始步骤是种子数据的选择；然而，目前的方法缺乏选择这些种子的可量化标准。现有的方法依赖于不可扩展的手动选择或容易产生偏差的LLM提取，将文化特殊性视为一个抽象概念，而不是一个可测量的信号。本文提出了C-Mining，一个无监督框架，将文化种子的发现从主观选择过程转变为可计算的数据挖掘公式。我们的方法利用了一种新的几何视角，利用预训练嵌入空间中文化概念的跨语言错位作为可量化的发现信号。通过系统地识别这些以显著的语言排他性和几何隔离为特征的区域，同时主动过滤噪声，C-Mining自动地从原始多语言语料库中提取高质量的文化点（CP），而无需依赖人工或LLM监督，从而将准备成本降低了150倍以上。我们进一步利用挖掘的知识来指导多样化指令调整数据集的合成。大量的实验表明，这种以种子为中心的方法显著提高了文化理解和推理能力，在CulturalBench-Hard上实现了+6.03分的提升，并超过了最先进的基线，为高质量的文化数据合成提供了一个可扩展的、可量化的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：当前文化对齐的大型语言模型依赖于合成数据，而合成数据的质量高度依赖于种子数据的选择。现有方法主要依赖人工标注或使用LLM提取，前者成本高昂且难以扩展，后者则容易引入偏差。因此，如何高效、无偏地发现高质量的文化种子数据成为一个关键问题。

核心思路：论文的核心思路是将文化概念的独特性与跨语言表示的几何错位联系起来。不同文化背景下的概念在不同语言的嵌入空间中可能存在显著的几何差异。通过识别这些差异，可以无监督地发现具有文化代表性的种子数据。这种方法避免了人工标注和LLM的偏差，提供了一种可量化的文化种子发现方法。

技术框架：C-Mining框架主要包含以下几个阶段：1) 多语言语料库构建：收集包含多种语言的原始文本数据。2) 嵌入空间构建：使用预训练的语言模型（如BERT、XLM-R）将不同语言的文本映射到统一的嵌入空间。3) 几何错位检测：在嵌入空间中，计算不同语言间概念表示的几何差异，例如通过计算距离、角度等指标。4) 文化点（CP）提取：根据几何错位程度，筛选出具有显著文化特征的文本片段作为文化点。5) 噪声过滤：设计过滤机制，去除提取的文化点中的噪声，例如通过聚类分析、语义相似度计算等方法。

关键创新：C-Mining最重要的创新在于将文化概念的发现转化为一个可量化的几何问题。通过利用跨语言嵌入空间的错位，该方法能够无监督地发现高质量的文化种子数据，避免了人工标注和LLM的依赖。这种方法提供了一种全新的视角，将文化特殊性与语言表示的几何特征联系起来。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 几何错位度量方式：选择合适的距离或角度度量方法来量化不同语言间概念表示的差异。2) 噪声过滤策略：设计有效的过滤机制，去除提取的文化点中的噪声，例如通过设定阈值、使用聚类算法等。3) 文化点提取策略：如何平衡文化点的数量和质量，避免提取过多低质量的文化点。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，C-Mining能够有效发现高质量的文化种子数据，并显著提升大型语言模型的文化理解和推理能力。在CulturalBench-Hard数据集上，使用C-Mining方法训练的模型相比基线模型取得了+6.03分的提升，证明了该方法在文化数据合成方面的有效性。

🎯 应用场景

C-Mining可应用于文化对齐的大型语言模型训练，提升模型在特定文化背景下的理解和生成能力。该方法还可用于跨文化交流、文化遗产保护、以及文化相关的推荐系统等领域。通过自动发现文化种子数据，C-Mining能够降低数据准备成本，并促进更具文化敏感性的AI应用发展。

📄 摘要（原文）

Achieving cultural alignment in Large Language Models (LLMs) increasingly depends on synthetic data generation. For such synthesis, the most vital initial step is seed curation; however, current methods lack quantifiable standards for selecting these seeds. Existing approaches rely on unscalable manual curation or bias-prone LLM extraction, treating cultural specificity as an abstract concept rather than a measurable signal. In this paper, we address this "quantification gap" by proposing C-Mining, an unsupervised framework that transforms the discovery of cultural seeds from a subjective selection process into a computable data mining formulation. Our approach exploits a novel geometric insight, leveraging the cross-lingual misalignment of cultural concepts within pre-trained embedding spaces as a quantifiable discovery signal. By systematically identifying these regions characterized by pronounced linguistic exclusivity and geometric isolation, while actively filtering out noise, C-Mining automatically extracts high-fidelity Culture Points (CPs) from raw multilingual corpora without reliance on human or LLM supervision, reducing preparation costs by more than 150-fold. We further leverage the mined knowledge to steer the synthesis of diverse instruction-tuning datasets. Extensive experiments demonstrate that this seed-centric approach significantly enhances cultural understanding and reasoning capabilities, achieving a +6.03 point improvement on CulturalBench-Hard and surpassing state-of-the-art baselines, providing a scalable, quantifiable solution for high-quality cultural data synthesis.