論文の概要: Investigating Cross-Linguistic Gender Bias in Hindi-English Across Domains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.11159v1
• Date: Mon, 22 Nov 2021 12:55:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-23 21:56:04.491676
• Title: Investigating Cross-Linguistic Gender Bias in Hindi-English Across Domains
• Title（参考訳）: ヒンディー語圏における言語横断性ジェンダーバイアスの調査
• Authors: Somya Khosla
• Abstract要約: 我々はこのバイアスをヒンディー語で測定し研究することを目指しており、これは低階言語である英語に言及した高階言語である。 これを達成するために、ドメイン間のバリエーションを調査し、ドメイン埋め込みが、この2つのヒンディー語モデルに対するジェンダーバイアスについての洞察を得られるかどうかを定量化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Measuring, evaluating and reducing Gender Bias has come to the forefront with newer and improved language embeddings being released every few months. But could this bias vary from domain to domain? We see a lot of work to study these biases in various embedding models but limited work has been done to debias Indic languages. We aim to measure and study this bias in Hindi language, which is a higher-order language (gendered) with reference to English, a lower-order language. To achieve this, we study the variations across domains to quantify if domain embeddings allow us some insight into Gender bias for this pair of Hindi-English model. We will generate embeddings in four different corpora and compare results by implementing different metrics like with pre-trained State of the Art Indic-English translation model, which has performed better at many NLP tasks than existing models.
• Abstract（参考訳）: Gender Biasの測定、評価、削減は、数ヶ月毎に新しく改良された言語埋め込みがリリースされ、最前線に立った。 しかし、このバイアスはドメインによって異なるだろうか? 様々な埋め込みモデルにおいて、これらのバイアスを研究するための多くの作業が見られます。 我々はこのバイアスをヒンディー語で測定し研究することを目指しており、これは低階言語である英語に言及した高階言語である。 これを達成するために、ドメインの埋め込みがヒンズー・イングリッシュモデルにおけるジェンダーバイアスに対する洞察を与えるかどうかを定量化するために、ドメイン間のバリエーションを研究します。 我々は、4つの異なるコーパスに埋め込みを生成し、既存のモデルよりも多くのNLPタスクにおいて優れた学習済みの言語翻訳モデルのような異なるメトリクスを実装することで結果を比較する。

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