論文の概要: Stepmothers are mean and academics are pretentious: What do pretrained language models learn about you?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10052v1
• Date: Tue, 21 Sep 2021 09:44:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-22 14:24:14.493151
• Title: Stepmothers are mean and academics are pretentious: What do pretrained language models learn about you?
• Title（参考訳）: 事前学習された言語モデルは、あなたについて何を学びますか?
• Authors: Rochelle Choenni, Ekaterina Shutova, Robert van Rooij
• Abstract要約: 本稿では,社会集団のステレオタイプ属性を構成する最初のデータセットについて述べる。 本研究では,事前学習された言語モデルによって符号化されたステレオタイプを教師なしで抽出する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.107926166222452
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we investigate what types of stereotypical information are captured by pretrained language models. We present the first dataset comprising stereotypical attributes of a range of social groups and propose a method to elicit stereotypes encoded by pretrained language models in an unsupervised fashion. Moreover, we link the emergent stereotypes to their manifestation as basic emotions as a means to study their emotional effects in a more generalized manner. To demonstrate how our methods can be used to analyze emotion and stereotype shifts due to linguistic experience, we use fine-tuning on news sources as a case study. Our experiments expose how attitudes towards different social groups vary across models and how quickly emotions and stereotypes can shift at the fine-tuning stage.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,事前学習された言語モデルを用いて,どのようなステレオタイプ情報を取り込むかを検討する。 本稿では,社会集団のステレオタイプ属性を含む最初のデータセットを提案し,教師なしの方法で事前学習された言語モデルによって符号化されたステレオタイプを導出する手法を提案する。 さらに, 出現するステレオタイプを, より一般化した方法で感情効果を研究する手段として, 基本的な感情として表現することと関連づける。 言語経験による感情やステレオタイプの変化を解析するために,我々の手法をどのように利用できるかを示すために,我々は事例研究としてニュースソースの微調整を用いる。 我々の実験は、異なる社会集団に対する態度がモデルによってどのように異なるか、そして、微調整の段階で感情やステレオタイプがいかに素早く変化するかを明らかにする。

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