Fugu-MT 論文翻訳(概要): Probing Pre-Trained Language Models for Cross-Cultural Differences in Values

論文の概要: Probing Pre-Trained Language Models for Cross-Cultural Differences in Values

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13722v1
Date: Fri, 25 Mar 2022 15:45:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-28 13:50:01.245936
Title: Probing Pre-Trained Language Models for Cross-Cultural Differences in Values
Title（参考訳）: 価値の異文化間差異に対する事前学習言語モデルの探索
Authors: Arnav Arora, Lucie-Aim\'ee Kaffee, Isabelle Augenstein
Abstract要約: 我々は、事前学習言語モデルにどの文化にわたってどの価値が埋め込まれているかを調査するためにプローブを導入する。 PTLMは文化全体における価値の差異を捉えているが、確立した価値調査と弱く一致しているだけである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 42.45033681054207
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Language embeds information about social, cultural, and political values people hold. Prior work has explored social and potentially harmful biases encoded in Pre-Trained Language models (PTLMs). However, there has been no systematic study investigating how values embedded in these models vary across cultures. In this paper, we introduce probes to study which values across cultures are embedded in these models, and whether they align with existing theories and cross-cultural value surveys. We find that PTLMs capture differences in values across cultures, but those only weakly align with established value surveys. We discuss implications of using mis-aligned models in cross-cultural settings, as well as ways of aligning PTLMs with value surveys.
Abstract（参考訳）: 言語は人々が持つ社会的、文化的、政治的価値に関する情報を埋め込む。以前の研究は、事前学習言語モデル(PTLM)で符号化された社会的および潜在的に有害なバイアスを調査してきた。しかし、これらのモデルに埋め込まれた価値が文化によってどのように変化するのか、体系的な研究は行われていない。本稿では,これらのモデルに文化のどの価値が組み込まれているのか,既存の理論や異文化間価値調査と一致しているかを調査するためのプローブを紹介する。 PTLMは文化全体における価値の差異を捉えているが、確立した価値調査と弱く一致している。本稿では,異文化間におけるミスアライメントモデルの利用と,PTLMと価値調査の整合性について論じる。

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