論文の概要: Quantifying Gender Bias Towards Politicians in Cross-Lingual Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.07505v2
• Date: Thu, 9 Nov 2023 16:15:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-10 19:25:02.529550
• Title: Quantifying Gender Bias Towards Politicians in Cross-Lingual Language Models
• Title（参考訳）: 言語横断モデルを用いたジェンダーバイアスの定量化
• Authors: Karolina Sta\'nczak, Sagnik Ray Choudhury, Tiago Pimentel, Ryan Cotterell, Isabelle Augenstein
• Abstract要約: 代名詞として政治家の名前を取り巻く言語モデルによって生成される形容詞と動詞の用法を定量化する。 死者や指定された言葉が男女の政治家と関連しているのに対し、美人や離婚といった特定の言葉が主に女性政治家に関係していることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 104.41668491794974
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent research has demonstrated that large pre-trained language models reflect societal biases expressed in natural language. The present paper introduces a simple method for probing language models to conduct a multilingual study of gender bias towards politicians. We quantify the usage of adjectives and verbs generated by language models surrounding the names of politicians as a function of their gender. To this end, we curate a dataset of 250k politicians worldwide, including their names and gender. Our study is conducted in seven languages across six different language modeling architectures. The results demonstrate that pre-trained language models' stance towards politicians varies strongly across analyzed languages. We find that while some words such as dead, and designated are associated with both male and female politicians, a few specific words such as beautiful and divorced are predominantly associated with female politicians. Finally, and contrary to previous findings, our study suggests that larger language models do not tend to be significantly more gender-biased than smaller ones.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究では、大きな事前学習された言語モデルが自然言語で表現される社会的バイアスを反映していることが示されている。 本稿では,政治家に対するジェンダーバイアスの多言語研究を行うための言語モデル探索手法を提案する。 政治家の名前を取り囲む言語モデルによって生成される形容詞や動詞の使用を性別の関数として定量化する。 この目的のために、我々は世界中の250万の政治家のデータセットをキュレートする。 本研究は、6つの異なる言語モデリングアーキテクチャの7言語で実施されている。 その結果、事前訓練された言語モデルによる政治家に対する態度は、分析された言語間で強く異なることが示された。 死者や指定された言葉が男女の政治家と関連しているのに対し、美人や離婚といった特定の言葉が主に女性政治家に関係していることが分かる。 最後に,これまでの研究とは対照的に,より大きな言語モデルでは,より小さい言語モデルよりも男女関係の偏りが強くない傾向が示唆された。

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