論文の概要: Welcome to the Modern World of Pronouns: Identity-Inclusive Natural Language Processing beyond Gender

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11923v1
• Date: Thu, 24 Feb 2022 06:42:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-26 02:25:22.997968
• Title: Welcome to the Modern World of Pronouns: Identity-Inclusive Natural Language Processing beyond Gender
• Title（参考訳）: 現代代名詞の世界へようこそ: 性を超えたアイデンティティ・インクルーシブ自然言語処理
• Authors: Anne Lauscher, Archie Crowley, Dirk Hovy
• Abstract要約: 自然言語処理における3人称代名詞問題の概要について概説する。 既存および新規なモデリング手法の評価を行う。 我々は、より差別のないアプローチが確立されたベンチマークデータに与える影響を定量化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.92148222207458
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The world of pronouns is changing. From a closed class of words with few members to a much more open set of terms to reflect identities. However, Natural Language Processing (NLP) is barely reflecting this linguistic shift, even though recent work outlined the harms of gender-exclusive language technology. Particularly problematic is the current modeling 3rd person pronouns, as it largely ignores various phenomena like neopronouns, i.e., pronoun sets that are novel and not (yet) widely established. This omission contributes to the discrimination of marginalized and underrepresented groups, e.g., non-binary individuals. However, other identity-expression phenomena beyond gender are also ignored by current NLP technology. In this paper, we provide an overview of 3rd person pronoun issues for NLP. Based on our observations and ethical considerations, we define a series of desiderata for modeling pronouns in language technology. We evaluate existing and novel modeling approaches w.r.t. these desiderata qualitatively, and quantify the impact of a more discrimination-free approach on established benchmark data.
• Abstract（参考訳）: 代名詞の世界は変わりつつある。 少数のメンバーを持つ閉語のクラスから、アイデンティティを反映するよりオープンな用語のセットまで。 しかし、NLP(Natural Language Processing)はこの言語シフトをほとんど反映していない。 特に問題なのは、現在のモデル3人称代名詞であり、ネオプロ名詞のような様々な現象、すなわち(まだ)広く確立されていない新しい代名詞集合を無視している。 この欠落は、例えば非バイナリ個人のような、辺限化群と下限群の識別に寄与する。 しかし、現在のNLP技術では、性別以外の他のアイデンティティ表現現象も無視されている。 本稿では,NLPにおける3人称代名詞問題の概要について述べる。 我々の観察と倫理的考察に基づき、言語技術における代名詞のモデル化のための一連のデシデラタを定義した。 我々は,これらのデシデラタを定性的に評価し,確立したベンチマークデータに対する差別のないアプローチの影響を定量化する。

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