論文の概要: A diachronic evaluation of gender asymmetry in euphemism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02083v1
• Date: Thu, 3 Jun 2021 19:00:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-08 14:31:53.705764
• Title: A diachronic evaluation of gender asymmetry in euphemism
• Title（参考訳）: 至上主義における男女非対称性のダイアクロニック評価
• Authors: Anna Kapron-King and Yang Xu
• Abstract要約: 女性は男性よりもエウヘミズムを使うことが提案されている。 スピーチと文章の両方を含む広い範囲の環境では、女性は男性よりもエウヘミズムを使わないか、あるいは形成しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.373918151428976
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The use of euphemisms is a known driver of language change. It has been proposed that women use euphemisms more than men. Although there have been several studies investigating gender differences in language, the claim about euphemism usage has not been tested comprehensively through time. If women do use euphemisms more, this could mean that women also lead the formation of new euphemisms and language change over time. Using four large diachronic text corpora of English, we evaluate the claim that women use euphemisms more than men through a quantitative analysis. We assembled a list of 106 euphemism-taboo pairs to analyze their relative use through time by each gender in the corpora. Contrary to the existing belief, our results show that women do not use euphemisms with a higher proportion than men. We repeated the analysis using different subsets of the euphemism-taboo pairs list and found that our result was robust. Our study indicates that in a broad range of settings involving both speech and writing, and with varying degrees of formality, women do not use or form euphemisms more than men.
• Abstract（参考訳）: ユーフェミズムの使用は言語変化の原動力として知られている。 女性は男性よりもエウヘミズムを使うことが提案されている。 言語における性差に関する研究はいくつかあるが、ユーフェミズムの使用に関する主張は時間とともに総合的に検証されていない。 もし女性がエウヘミズムをもっと使うなら、女性は新しいエウヘミズムの形成と言語の変化を時間とともに導くことになるかもしれない。 英語の4つのダイアクロニックテキストコーパスを用いて,女性が男性よりもエウヘミズムを使用しているという主張を定量的分析により評価した。 106対のエウヘミズムとタブーのペアのリストを収集し, コーパス内の性別ごとの相対的使用状況を分析した。 既存の信念とは対照的に、女性は男性よりも高い比率でユーフェミズムを使用しないことを示している。 我々は,エウヘミズムとタブーのペアリストの異なるサブセットを用いて分析を繰り返し,その結果が堅牢であることが判明した。 本研究は, 発話と筆記の両方を含む幅広い場面において, 様々な形式性を持つ女性では, 男性よりも優美主義を用いないか, 形成しないことを示す。

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)
• The Causal Influence of Grammatical Gender on Distributional Semantics [87.8027818528463]
  言語間のジェンダー割り当てがどの程度意味を持つかは、言語学と認知科学における研究の活発な領域である。 我々は、名詞の文法的性別、意味、形容詞選択の間の相互作用を共同で表現する、新しい因果的グラフィカルモデルを提供する。 名詞の意味を制御した場合、文法的性別と形容詞的選択の関係は、ほぼゼロであり、無意味である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T13:58:13Z)
• The Resume Paradox: Greater Language Differences, Smaller Pay Gaps [0.0]
  我々は、この言葉を何百万人ものアメリカ人労働者の履歴書で分析し、労働者のジェンダーによる自己表現の違いが、収入の違いとどのように比較されるかを調べる。 米国の職業全体において、男女間の言語の違いは男女の賃金格差の11%に相当する。 男女間の言語差が2倍になれば、平均的な女性労働者の年収は2797ドルになる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-17T15:49:35Z)
• 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)
• FEED PETs: Further Experimentation and Expansion on the Disambiguation of Potentially Euphemistic Terms [3.1648534725322666]
  我々は,ヨルバ語,スペイン語,マンダリン中国語の3つの異なる言語で,新しいエウヘミズムコーパスを提示する。 トランスフォーマーは、あいまいなPETを分類するのが一般的である。 我々は,多言語トランスフォーマーモデルmBERTとXLM-RoBERTaを用いて,各言語でエウヘミズムの曖昧化実験を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T22:23:20Z)
• 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)
• Quantifying Gender Bias Towards Politicians in Cross-Lingual Language Models [104.41668491794974]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-15T15:03:26Z)
• Self-Supervised Euphemism Detection and Identification for Content Moderation [16.322965299627974]
  ユーヘミズムの一般的な使用法は、ソーシャルメディアプラットフォームによって強制されるコンテンツモデレーションポリシーを回避することである。 通常、人間のモデレーターは、ある単語がエキシマティックに使われていることは明らかであるが、秘密の意味が何であるかは分かっていない。 本論文は, 共起的に使用される単語を検知し, 各単語の秘密意味を識別できる教師なしアルゴリズムを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-31T04:52:38Z)
• How to Measure Gender Bias in Machine Translation: Optimal Translators, Multiple Reference Points [0.0]
  我々は、ジェンダーニュートラルな代名詞を持つ言語であるハンガリー語から、職業名を含む文を英語に翻訳する。 本研究の目的は, 翻訳を最適な非バイアス翻訳者と比較することにより, バイアスの公平な尺度を提示することであった。 その結果、両性に偏りが認められたが、女性に偏った結果の方がはるかに多いことが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-12T15:39:22Z)
• Speakers Fill Lexical Semantic Gaps with Context [65.08205006886591]
  我々は単語の語彙的あいまいさを意味のエントロピーとして運用する。 単語のあいまいさの推定値と,WordNetにおける単語の同義語数との間には,有意な相関関係が認められた。 これは、あいまいさの存在下では、話者が文脈をより情報的にすることで補うことを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-05T17:19:10Z)

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。