論文の概要: Under the Morphosyntactic Lens: A Multifaceted Evaluation of Gender Bias in Speech Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09866v1
• Date: Fri, 18 Mar 2022 11:14:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-21 14:24:03.624966
• Title: Under the Morphosyntactic Lens: A Multifaceted Evaluation of Gender Bias in Speech Translation
• Title（参考訳）: モルフォシンタクチックレンズ下 : 音声翻訳におけるジェンダーバイアスの多面的評価
• Authors: Beatrice Savoldi, Marco Gaido, Luisa Bentivogli, Matteo Negri, Marco Turchi
• Abstract要約: ジェンダーバイアスは言語技術に影響を及ぼす問題として広く認識されている。 現代の評価慣行のほとんどは、合成条件下での職業名詞の狭いセットに単語レベルの焦点をあてている。 このようなプロトコルは、性合意のモルフォシンタクティック連鎖を特徴とする文法性言語の重要な特徴を見落としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.39599469927542
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Gender bias is largely recognized as a problematic phenomenon affecting language technologies, with recent studies underscoring that it might surface differently across languages. However, most of current evaluation practices adopt a word-level focus on a narrow set of occupational nouns under synthetic conditions. Such protocols overlook key features of grammatical gender languages, which are characterized by morphosyntactic chains of gender agreement, marked on a variety of lexical items and parts-of-speech (POS). To overcome this limitation, we enrich the natural, gender-sensitive MuST-SHE corpus (Bentivogli et al., 2020) with two new linguistic annotation layers (POS and agreement chains), and explore to what extent different lexical categories and agreement phenomena are impacted by gender skews. Focusing on speech translation, we conduct a multifaceted evaluation on three language directions (English-French/Italian/Spanish), with models trained on varying amounts of data and different word segmentation techniques. By shedding light on model behaviours, gender bias, and its detection at several levels of granularity, our findings emphasize the value of dedicated analyses beyond aggregated overall results.
• Abstract（参考訳）: ジェンダーバイアスは、言語技術に影響を及ぼす問題として広く認識されており、近年の研究は、言語によって異なる表面になる可能性があると指摘している。 しかしながら、現在の評価慣行のほとんどは、合成条件下での職業名詞の狭いセットに単語レベルの焦点をあてている。 このようなプロトコルは、様々な語彙項目やPOS(part-of-speech)に特徴付けられる、ジェンダー合意のモルフォシンタクティック連鎖を特徴とする文法性言語の重要な特徴を見落としている。 この制限を克服するために、自然で性別に敏感な MuST-SHE コーパス (Bentivogli et al., 2020) を2つの新しい言語的アノテーション層 (POS と 合意連鎖) で強化し、様々な語彙カテゴリーや合意現象がジェンダースキューにどの程度影響するかを探る。 英語・フランス語・イタリア語・スペイン語の3つの言語方向について多面的評価を行い,多様なデータ量と異なる単語分割法を用いて学習した。 本研究は, モデル行動, 性別バイアス, および数段階の粒度検出に光を当てることで, 総合的な結果以上の専用分析の価値を強調した。

関連論文リスト

• The Lou Dataset -- Exploring the Impact of Gender-Fair Language in German Text Classification [57.06913662622832]
  ジェンダーフェア言語は、すべての性別に対処したり、中立形を使用することによって包摂性を促進する。 ジェンダーフェア言語はラベルを反転させ、確実性を減らし、注意パターンを変化させることで予測に大きな影響を及ぼす。 ドイツ語のテキスト分類への影響について最初の知見を提供する一方で、他の言語にもその知見が当てはまる可能性が高い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-26T15:08:17Z)
• Beyond Binary Gender: Evaluating Gender-Inclusive Machine Translation with Ambiguous Attitude Words [85.48043537327258]
  既存の機械翻訳の性別バイアス評価は主に男性と女性の性別に焦点を当てている。 本研究では,AmbGIMT (Gender-Inclusive Machine Translation with Ambiguous attitude words) のベンチマークを示す。 本研究では,感情的態度スコア(EAS)に基づく性別バイアス評価手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T08:13:51Z)
• Leveraging Large Language Models to Measure Gender Representation Bias in Gendered Language Corpora [9.959039325564744]
  テキストコーパスにおけるジェンダーバイアスは、社会的不平等の永続性と増幅につながる可能性がある。 テキストコーパスにおけるジェンダー表現バイアスを計測する既存の手法は、主に英語で提案されている。 本稿では,スペインのコーパスにおけるジェンダー表現バイアスを定量的に測定する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-19T16:30:58Z)
• Analyzing Gender Representation in Multilingual Models [59.21915055702203]
  実践的なケーススタディとして,ジェンダーの区別の表現に焦点をあてる。 ジェンダーの概念が、異なる言語で共有された部分空間にエンコードされる範囲について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-20T00:13:01Z)
• Easy Adaptation to Mitigate Gender Bias in Multilingual Text Classification [8.137681060429527]
  ジェンダーをドメインとして扱い、標準領域適応モデルを示し、ジェンダーバイアスを低減する。 ヘイトスピーチ検出とレーティング予測という2つのテキスト分類タスクに対するアプローチを評価し,提案手法の有効性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-12T01:15:36Z)
• A Massively Multilingual Analysis of Cross-linguality in Shared Embedding Space [61.18554842370824]
  言語間モデルでは、多くの異なる言語に対する表現は同じ空間に存在している。 我々は,bitext検索性能の形式で,言語間アライメントのタスクベース尺度を計算した。 我々はこれらのアライメント指標の潜在的な予測因子として言語的、準言語的、および訓練関連の特徴について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-13T21:05:37Z)
• AM2iCo: Evaluating Word Meaning in Context across Low-ResourceLanguages with Adversarial Examples [51.048234591165155]
  本稿では, AM2iCo, Adversarial and Multilingual Meaning in Contextを提案する。 言語間文脈における単語の意味の同一性を理解するために、最先端(SotA)表現モデルを忠実に評価することを目的としている。 その結果、現在のSotAプリトレーニングエンコーダは人間のパフォーマンスにかなり遅れていることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-17T20:23:45Z)
• Gender Bias in Multilingual Embeddings and Cross-Lingual Transfer [101.58431011820755]
  多言語埋め込みにおけるジェンダーバイアスとNLPアプリケーションの伝達学習への影響について検討する。 我々は、バイアス分析のための多言語データセットを作成し、多言語表現におけるバイアスの定量化方法をいくつか提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-02T04:34:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。