論文の概要: How Good Is NLP? A Sober Look at NLP Tasks through the Lens of Social Impact

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02359v1
• Date: Fri, 4 Jun 2021 09:17:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-08 00:37:20.268008
• Title: How Good Is NLP? A Sober Look at NLP Tasks through the Lens of Social Impact
• Title（参考訳）: NLPはどのくらい良いか? 社会的影響のレンズを通してnlpタスクを見る
• Authors: Zhijing Jin, Geeticka Chauhan, Brian Tse, Mrinmaya Sachan, Rada Mihalcea
• Abstract要約: NLPタスクの直接的および間接的実世界の影響を評価するためのフレームワークを提案する。 我々は、NLP研究の優先要因を特定するために、グローバル優先研究の方法論を採用する。 最後に、我々の理論的枠組みを用いて、今後のNLP研究のための実践的ガイドラインを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.435252562175194
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent years have seen many breakthroughs in natural language processing (NLP), transitioning it from a mostly theoretical field to one with many real-world applications. Noting the rising number of applications of other machine learning and AI techniques with pervasive societal impact, we anticipate the rising importance of developing NLP technologies for social good. Inspired by theories in moral philosophy and global priorities research, we aim to promote a guideline for social good in the context of NLP. We lay the foundations via moral philosophy's definition of social good, propose a framework to evaluate NLP tasks' direct and indirect real-world impact, and adopt the methodology of global priorities research to identify priority causes for NLP research. Finally, we use our theoretical framework to provide some practical guidelines for future NLP research for social good. Our data and codes are available at http://github.com/zhijing-jin/nlp4sg_acl2021
• Abstract（参考訳）: 近年、自然言語処理(NLP)において多くのブレークスルーが見られ、理論的な分野から現実の応用に移行している。 広範に社会に影響を及ぼす他の機械学習やAI技術の応用が増えていることに注目し、社会改善のためのNLP技術を開発することの重要性を期待する。 道徳哲学とグローバル優先研究の理論に触発されて,NLPの文脈における社会善に関するガイドラインの推進を目指す。 我々は,モラル哲学の社会善の定義を通じて基礎を定め,nlpタスクの直接的および間接的実世界的影響を評価する枠組みを提案し,nlp研究の優先要因を特定するためにグローバル優先順位研究の方法論を採用する。 最後に,我々は理論的枠組みを用いて,今後のnlp研究のための実践的ガイドラインを提示する。 我々のデータとコードはhttp://github.com/zhijing-jin/nlp4sg_acl2021で入手できる。

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