論文の概要: Type B Reflexivization as an Unambiguous Testbed for Multilingual Multi-Task Gender Bias

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.11982v2
• Date: Mon, 28 Sep 2020 05:12:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-15 04:03:52.914687
• Title: Type B Reflexivization as an Unambiguous Testbed for Multilingual Multi-Task Gender Bias
• Title（参考訳）: 多言語マルチタスクジェンダーバイアスのための曖昧なテストベッドとしてのB型回帰
• Authors: Ana Valeria Gonzalez, Maria Barrett, Rasmus Hvingelby, Kellie Webster, Anders S{\o}gaard
• Abstract要約: 我々は,B型回帰型言語の場合,性別バイアスを検出するためにマルチタスクチャレンジデータセットを構築することができることを示した。 これらの言語では「医者がマスクを取り除いた」という直訳は中音読みと不一致読みのあいまいさではない。 4つの言語と4つのNLPタスクにまたがる多言語・マルチタスク課題データセットを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.239305978984572
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The one-sided focus on English in previous studies of gender bias in NLP misses out on opportunities in other languages: English challenge datasets such as GAP and WinoGender highlight model preferences that are "hallucinatory", e.g., disambiguating gender-ambiguous occurrences of 'doctor' as male doctors. We show that for languages with type B reflexivization, e.g., Swedish and Russian, we can construct multi-task challenge datasets for detecting gender bias that lead to unambiguously wrong model predictions: In these languages, the direct translation of 'the doctor removed his mask' is not ambiguous between a coreferential reading and a disjoint reading. Instead, the coreferential reading requires a non-gendered pronoun, and the gendered, possessive pronouns are anti-reflexive. We present a multilingual, multi-task challenge dataset, which spans four languages and four NLP tasks and focuses only on this phenomenon. We find evidence for gender bias across all task-language combinations and correlate model bias with national labor market statistics.
• Abstract（参考訳）: GAPやWinoGenderのような英語の挑戦データセットは、男性医師としての「ドクター」の性差を曖昧にしているような「幻覚的」なモデル嗜好を強調している。 スウェーデン語やロシア語などのB型反射性のある言語では、不明瞭に間違ったモデル予測につながる性別バイアスを検出するためのマルチタスクチャレンジデータセットを構築することができる。 代わりに、中性代名詞は非性代名詞を必要とし、性代名詞は反反射的である。 我々は4つの言語と4つのNLPタスクにまたがる多言語・マルチタスク課題データセットを提案し、この現象にのみ焦点をあてる。 我々は、すべてのタスク言語の組み合わせにおけるジェンダーバイアスの証拠を見つけ、モデルバイアスと全国労働市場の統計を関連付ける。

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