論文の概要: Socially Aware Bias Measurements for Hindi Language Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07871v1
• Date: Fri, 15 Oct 2021 05:49:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-18 13:13:21.092394
• Title: Socially Aware Bias Measurements for Hindi Language Representations
• Title（参考訳）: ヒンディー語表現のための社会認識バイアス測定
• Authors: Vijit Malik, Sunipa Dev, Akihiro Nishi, Nanyun Peng and Kai-Wei Chang
• Abstract要約: 偏見は、広く話されている地域の歴史と文化に基づいて、特定の言語表現に特有のものであることを示す。 我々は,言語表現のモデル化において,言語的・文法的アーティファクトとともに,社会認識の必要性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.40818373580979
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Language representations are an efficient tool used across NLP, but they are strife with encoded societal biases. These biases are studied extensively, but with a primary focus on English language representations and biases common in the context of Western society. In this work, we investigate the biases present in Hindi language representations such as caste and religion associated biases. We demonstrate how biases are unique to specific language representations based on the history and culture of the region they are widely spoken in, and also how the same societal bias (such as binary gender associated biases) when investigated across languages is encoded by different words and text spans. With this work, we emphasize on the necessity of social-awareness along with linguistic and grammatical artefacts when modeling language representations, in order to understand the biases encoded.
• Abstract（参考訳）: 言語表現は、NLP全体で使用される効率的なツールであるが、それらは、符号化された社会的バイアスに悩まされている。 これらのバイアスは広く研究されているが、主に西洋社会の文脈で共通する英語の表現とバイアスに焦点を当てている。 本研究では,ヒンディー語表現におけるカストや宗教関連バイアスなどのバイアスについて検討する。 本研究では,各言語で広く話されている地域の歴史や文化に基づいて,特定の言語表現に対してバイアスがどのようにユニークなのか,また,言語をまたいだ調査において同一の社会バイアス(二進性に関連するバイアスなど)が異なる単語やテキストスパンでエンコードされているかを示す。 本研究では,言語表現をモデル化する際に,言語的・文法的アーティファクトとともに社会的認識の必要性を強調し,符号化されたバイアスを理解する。

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