論文の概要: Multilingual Contextual Affective Analysis of LGBT People Portrayals in Wikipedia

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10820v2
• Date: Thu, 8 Apr 2021 08:20:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 23:52:06.856845
• Title: Multilingual Contextual Affective Analysis of LGBT People Portrayals in Wikipedia
• Title（参考訳）: ウィキペディアにおけるLGBTの多言語的文脈影響分析
• Authors: Chan Young Park, Xinru Yan, Anjalie Field, Yulia Tsvetkov
• Abstract要約: 物語文における特定の語彙選択は、物語の中の人々に対する作家の態度を反映し、聴衆の反応に影響を与える。 言語や文化によって単語の意味がどう異なるかを示し、既存の英語データセットを一般化することの難しさを浮き彫りにしている。 次に、LGBTコミュニティのメンバーのウィキペディアの伝記ページを3つの言語で分析することで、本手法の有用性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.183132688084534
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Specific lexical choices in narrative text reflect both the writer's attitudes towards people in the narrative and influence the audience's reactions. Prior work has examined descriptions of people in English using contextual affective analysis, a natural language processing (NLP) technique that seeks to analyze how people are portrayed along dimensions of power, agency, and sentiment. Our work presents an extension of this methodology to multilingual settings, which is enabled by a new corpus that we collect and a new multilingual model. We additionally show how word connotations differ across languages and cultures, highlighting the difficulty of generalizing existing English datasets and methods. We then demonstrate the usefulness of our method by analyzing Wikipedia biography pages of members of the LGBT community across three languages: English, Russian, and Spanish. Our results show systematic differences in how the LGBT community is portrayed across languages, surfacing cultural differences in narratives and signs of social biases. Practically, this model can be used to identify Wikipedia articles for further manual analysis -- articles that might contain content gaps or an imbalanced representation of particular social groups.
• Abstract（参考訳）: 物語における特定の語彙選択は、物語中の人々に対する作家の態度と観客の反応の両方を反映している。 先行研究は、文脈的感情分析(英語版)、自然言語処理(英語版) (NLP) 技術を用いて、人々が力、代理、感情の次元に沿ってどのように描写されるかを分析する。 我々は,この手法を多言語設定に拡張し,収集した新しいコーパスと新しい多言語モデルによって実現した。 さらに,単語の意味が言語や文化によってどのように異なるかを示し,既存の英語データセットや手法を一般化する難しさを強調した。 次に、英語、ロシア語、スペイン語の3言語のlgbtコミュニティのメンバーのウィキペディアの伝記ページを分析し、本手法の有用性を示す。 以上の結果から,lgbtコミュニティの言語間における表現方法の系統的差異が示唆され,物語の文化的差異や社会的バイアスの兆候が示唆された。 このモデルは、コンテンツギャップや特定の社会的グループの不均衡な表現を含むかもしれない記事など、ウィキペディアの記事のさらなる手動分析に使用することができる。

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