論文の概要: Identifying and Mitigating Gender Bias in Hyperbolic Word Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13767v1
• Date: Tue, 28 Sep 2021 14:43:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-29 18:22:07.278786
• Title: Identifying and Mitigating Gender Bias in Hyperbolic Word Embeddings
• Title（参考訳）: 双曲語埋め込みにおける性バイアスの同定と軽減
• Authors: Vaibhav Kumar, Tenzin Singhay Bhotia, Vaibhav Kumar and Tanmoy Chakraborty
• Abstract要約: ジェンダーバイアスの研究を、最近普及したハイパーボリック単語の埋め込みに拡張する。 本稿では,双曲型単語表現におけるジェンダーバイアスを定量化するための新しい尺度であるジロコシンバイアスを提案する。 評価試験の結果、Poincar'e Gender Debias (PGD) は最小のセマンティックオフセットを追加しながらバイアスを効果的に低減することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.378806636170616
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Euclidean word embedding models such as GloVe and Word2Vec have been shown to reflect human-like gender biases. In this paper, we extend the study of gender bias to the recently popularized hyperbolic word embeddings. We propose gyrocosine bias, a novel measure for quantifying gender bias in hyperbolic word representations and observe a significant presence of gender bias. To address this problem, we propose Poincar\'e Gender Debias (PGD), a novel debiasing procedure for hyperbolic word representations. Experiments on a suit of evaluation tests show that PGD effectively reduces bias while adding a minimal semantic offset.
• Abstract（参考訳）: GloVeやWord2Vecのようなユークリッド語の埋め込みモデルは、人間のような性バイアスを反映していることが示されている。 本稿では,最近普及した双曲語埋め込みへのジェンダーバイアスの研究を拡張した。 本稿では,双曲的単語表現における性バイアスを定量化するための新しい尺度であるジロコシンバイアスを提案する。 この問題に対処するために,双曲型単語表現の新しいデバイアス処理法である Poincar\'e Gender Debias (PGD) を提案する。 評価実験の結果,PGDは最小限のセマンティックオフセットを付加しながらバイアスを効果的に低減することが示された。

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