論文の概要: Debiasing Multilingual Word Embeddings: A Case Study of Three Indian Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.10181v1
• Date: Wed, 21 Jul 2021 16:12:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-22 14:17:05.523073
• Title: Debiasing Multilingual Word Embeddings: A Case Study of Three Indian Languages
• Title（参考訳）: 多言語単語埋め込みの嫌悪:3つのインド語を事例として
• Authors: Srijan Bansal, Vishal Garimella, Ayush Suhane, Animesh Mukherjee
• Abstract要約: 単言語および多言語設定に対する偏りと偏りの異なるアプローチを定量化するための異なる手法を検討する。 提案手法は,3つのインドの言語に対する多言語埋め込みを曖昧にするための最先端性能を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.208381487410191
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we advance the current state-of-the-art method for debiasing monolingual word embeddings so as to generalize well in a multilingual setting. We consider different methods to quantify bias and different debiasing approaches for monolingual as well as multilingual settings. We demonstrate the significance of our bias-mitigation approach on downstream NLP applications. Our proposed methods establish the state-of-the-art performance for debiasing multilingual embeddings for three Indian languages - Hindi, Bengali, and Telugu in addition to English. We believe that our work will open up new opportunities in building unbiased downstream NLP applications that are inherently dependent on the quality of the word embeddings used.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 単言語単語の埋め込みを, 多言語環境でうまく一般化するために, 最先端の手法を推し進める。 単言語および多言語設定に対する偏りと偏りの異なるアプローチの定量化について検討する。 下流NLPアプリケーションにおけるバイアス緩和手法の重要性を示す。 提案手法は,ヒンディー語,ベンガル語,テルグ語に加えて,ヒンディー語,ベンガル語,テルグ語という3つの言語に対する多言語埋め込みを嫌悪する手法である。 私たちは、使用した単語の埋め込みの品質に本質的に依存する、非バイアスのない下流のNLPアプリケーションを構築する新たな機会を、我々の作業が開くと信じています。

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