論文の概要: Collecting a Large-Scale Gender Bias Dataset for Coreference Resolution and Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.03858v1
• Date: Wed, 8 Sep 2021 18:14:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-10 14:22:37.715849
• Title: Collecting a Large-Scale Gender Bias Dataset for Coreference Resolution and Machine Translation
• Title（参考訳）: コリファレンス解決と機械翻訳のための大規模ジェンダーバイアスデータセットの収集
• Authors: Shahar Levy, Koren Lazar, abriel Stanovsky
• Abstract要約: 3つのドメインのコーパスにおいて,ステレオタイプおよび非ステレオタイプなジェンダーロール代入を示す文法パターンが発見された。 我々は、コーパスの品質を手動で検証し、様々なコア参照解像度と機械翻訳モデルにおける性別バイアスを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent works have found evidence of gender bias in models of machine translation and coreference resolution using mostly synthetic diagnostic datasets. While these quantify bias in a controlled experiment, they often do so on a small scale and consist mostly of artificial, out-of-distribution sentences. In this work, we find grammatical patterns indicating stereotypical and non-stereotypical gender-role assignments (e.g., female nurses versus male dancers) in corpora from three domains, resulting in a first large-scale gender bias dataset of 108K diverse real-world English sentences. We manually verify the quality of our corpus and use it to evaluate gender bias in various coreference resolution and machine translation models. We find that all tested models tend to over-rely on gender stereotypes when presented with natural inputs, which may be especially harmful when deployed in commercial systems. Finally, we show that our dataset lends itself to finetuning a coreference resolution model, finding it mitigates bias on a held out set. Our dataset and models are publicly available at www.github.com/SLAB-NLP/BUG. We hope they will spur future research into gender bias evaluation mitigation techniques in realistic settings.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、主に合成診断データセットを用いた機械翻訳と共参照分解のモデルにおけるジェンダーバイアスの証拠が見つかっている。 これらは、制御された実験でバイアスを定量化するが、小規模で、主に人工的な分散文からなることが多い。 本研究では,3つのドメインのコーパスにおけるステレオタイプおよび非ステレオタイプなジェンダーロール(例えば,女性看護師と男性ダンサー)の割り当てを示す文法的パターンを見出した。 我々は、コーパスの品質を手動で検証し、様々なコア参照解像度と機械翻訳モデルにおける性別バイアスを評価する。 テストされたモデルはすべて、自然入力が提示された場合に性ステレオタイプに過度に依存する傾向にあり、商用システムでは特に有害である可能性がある。 最後に、データセットが共参照解決モデルの微調整に役立ち、保持されたセットのバイアスを軽減できることを示します。 我々のデータセットとモデルはwww.github.com/SLAB-NLP/BUGで公開されています。 現実的な環境でのジェンダーバイアス評価の緩和技術の研究を加速させることを願っている。

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