論文の概要: Pick a Fight or Bite your Tongue: Investigation of Gender Differences in
Idiomatic Language Usage
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00335v1
- Date: Sat, 31 Oct 2020 18:44:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-01 04:57:36.161536
- Title: Pick a Fight or Bite your Tongue: Investigation of Gender Differences in
Idiomatic Language Usage
- Title(参考訳): 戦いを選ぶか、舌を噛むか : 慣用的言語使用における性差の検討
- Authors: Ella Rabinovich, Hila Gonen and Suzanne Stevenson
- Abstract要約: 我々は、話者の性別に注釈を付けた、新しくて大きくて多様な自発言語生成コーパスをコンパイルする。
本研究は,男性と女性におけるテクスト表現言語の使用における区別に関する大規模な実証的研究である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.892162266128306
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A large body of research on gender-linked language has established
foundations regarding cross-gender differences in lexical, emotional, and
topical preferences, along with their sociological underpinnings. We compile a
novel, large and diverse corpus of spontaneous linguistic productions annotated
with speakers' gender, and perform a first large-scale empirical study of
distinctions in the usage of \textit{figurative language} between male and
female authors. Our analyses suggest that (1) idiomatic choices reflect
gender-specific lexical and semantic preferences in general language, (2) men's
and women's idiomatic usages express higher emotion than their literal
language, with detectable, albeit more subtle, differences between male and
female authors along the dimension of dominance compared to similar
distinctions in their literal utterances, and (3) contextual analysis of
idiomatic expressions reveals considerable differences, reflecting subtle
divergences in usage environments, shaped by cross-gender communication styles
and semantic biases.
- Abstract(参考訳): ジェンダー関連言語に関する多くの研究が、その社会学的基盤とともに、語彙的、感情的、トピック的嗜好の男女間差異に関する基礎を確立している。
講演者の性別に注釈を付けた,新たな,大規模かつ多種多様な言語生成コーパスを編纂し,男性と女性の間での「textit{figurative language"」の使用における識別の大規模実験を行った。
Our analyses suggest that (1) idiomatic choices reflect gender-specific lexical and semantic preferences in general language, (2) men's and women's idiomatic usages express higher emotion than their literal language, with detectable, albeit more subtle, differences between male and female authors along the dimension of dominance compared to similar distinctions in their literal utterances, and (3) contextual analysis of idiomatic expressions reveals considerable differences, reflecting subtle divergences in usage environments, shaped by cross-gender communication styles and semantic biases.
関連論文リスト
- Beyond Binary Gender: Evaluating Gender-Inclusive Machine Translation with Ambiguous Attitude Words [85.48043537327258]
既存の機械翻訳の性別バイアス評価は主に男性と女性の性別に焦点を当てている。
本研究では,AmbGIMT (Gender-Inclusive Machine Translation with Ambiguous attitude words) のベンチマークを示す。
本研究では,感情的態度スコア(EAS)に基づく性別バイアス評価手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-23T08:13:51Z) - What an Elegant Bridge: Multilingual LLMs are Biased Similarly in Different Languages [51.0349882045866]
本稿では,Large Language Models (LLMs) の文法的ジェンダーのレンズによるバイアスについて検討する。
様々な言語における形容詞を持つ名詞を記述するためのモデルを提案し,特に文法性のある言語に焦点を当てた。
単純な分類器は、偶然以上の名詞の性別を予測できるだけでなく、言語間の移動可能性も示せる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-12T22:10:16Z) - Leveraging Large Language Models to Measure Gender Representation Bias in Gendered Language Corpora [9.959039325564744]
テキストコーパスにおけるジェンダーバイアスは、社会的不平等の永続性と増幅につながる可能性がある。
テキストコーパスにおけるジェンダー表現バイアスを計測する既存の手法は、主に英語で提案されている。
本稿では,スペインのコーパスにおけるジェンダー表現バイアスを定量的に測定する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-19T16:30:58Z) - VisoGender: A dataset for benchmarking gender bias in image-text pronoun
resolution [80.57383975987676]
VisoGenderは、視覚言語モデルで性別バイアスをベンチマークするための新しいデータセットである。
We focus to occupation-related biases in a hegemonic system of binary gender, inspired by Winograd and Winogender schemas。
我々は、最先端の視覚言語モデルをいくつかベンチマークし、それらが複雑な場面における二項性解消のバイアスを示すことを発見した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-21T17:59:51Z) - Analysis of Male and Female Speakers' Word Choices in Public Speeches [0.0]
TED講義等の公的な住所における男女のプレゼンターの語選択について比較した。
以上の結果から, 男性話者は, 言語, 心理的, 認知的, 社会的な言葉を, 女性話者よりもはるかに多く使用していることが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-11T17:30:28Z) - Analyzing Gender Representation in Multilingual Models [59.21915055702203]
実践的なケーススタディとして,ジェンダーの区別の表現に焦点をあてる。
ジェンダーの概念が、異なる言語で共有された部分空間にエンコードされる範囲について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-20T00:13:01Z) - Under the Morphosyntactic Lens: A Multifaceted Evaluation of Gender Bias
in Speech Translation [20.39599469927542]
ジェンダーバイアスは言語技術に影響を及ぼす問題として広く認識されている。
現代の評価慣行のほとんどは、合成条件下での職業名詞の狭いセットに単語レベルの焦点をあてている。
このようなプロトコルは、性合意のモルフォシンタクティック連鎖を特徴とする文法性言語の重要な特徴を見落としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-18T11:14:16Z) - Exploration of Gender Differences in COVID-19 Discourse on Reddit [4.402655234271756]
ジェンダーに結びついた感情の区別は、COVID-19に関連する感情的な談話を含むソーシャルメディアの投稿で増幅されている。
また,自然発症パンデミックに関連する議論において,男女の主観的嗜好に有意な差が認められた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-13T06:29:24Z) - Gender Bias in Multilingual Embeddings and Cross-Lingual Transfer [101.58431011820755]
多言語埋め込みにおけるジェンダーバイアスとNLPアプリケーションの伝達学習への影響について検討する。
我々は、バイアス分析のための多言語データセットを作成し、多言語表現におけるバイアスの定量化方法をいくつか提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-02T04:34:37Z) - Multi-Dimensional Gender Bias Classification [67.65551687580552]
機械学習モデルは、性別に偏ったテキストでトレーニングする際に、社会的に望ましくないパターンを不注意に学習することができる。
本稿では,テキスト中の性バイアスを複数の実用的・意味的な次元に沿って分解する一般的な枠組みを提案する。
このきめ細かいフレームワークを用いて、8つの大規模データセットにジェンダー情報を自動的にアノテートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-01T21:23:20Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。