論文の概要: How Conservative are Language Models? Adapting to the Introduction of
Gender-Neutral Pronouns
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10281v1
- Date: Mon, 11 Apr 2022 09:42:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-24 18:02:11.151167
- Title: How Conservative are Language Models? Adapting to the Introduction of
Gender-Neutral Pronouns
- Title(参考訳): 言語モデルはどの程度保守的か?
性中立代名詞の導入に適応する
- Authors: Stephanie Brandl, Ruixiang Cui, Anders S{\o}gaard
- Abstract要約: スウェーデン語では、ジェンダーニュートラル代名詞は、人間の処理困難とは無関係であることを示す。
デンマーク語、英語、スウェーデン語のジェンダーニュートラル代名詞は、より難易度が高く、注意パターンが分散し、下流のパフォーマンスが悪化していることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.15293427903448023
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Gender-neutral pronouns have recently been introduced in many languages to a)
include non-binary people and b) as a generic singular. Recent results from
psycho-linguistics suggest that gender-neutral pronouns (in Swedish) are not
associated with human processing difficulties. This, we show, is in sharp
contrast with automated processing. We show that gender-neutral pronouns in
Danish, English, and Swedish are associated with higher perplexity, more
dispersed attention patterns, and worse downstream performance. We argue that
such conservativity in language models may limit widespread adoption of
gender-neutral pronouns and must therefore be resolved.
- Abstract(参考訳): 性中立代名詞は最近多くの言語で導入されている。
a)非バイナリの人々を含み、
b) 一般特異点として。
最近の精神言語学の結果から、性中立代名詞(スウェーデン語)は人間の処理困難とは関係がないことが示唆されている。
これは、自動処理とは対照的である。
デンマーク語、英語、スウェーデン語のジェンダーニュートラル代名詞は、より難易度が高く、注意パターンが分散し、下流のパフォーマンスが悪化していることを示す。
このような言語モデルにおける保守性は、性中立代名詞の広範な採用を制限し、それゆえ解決しなければならないと主張する。
関連論文リスト
- Shifting social norms as a driving force for linguistic change:
Struggles about language and gender in the German Bundestag [0.0]
1980年代以降、ドイツ連邦議会では言語とジェンダーが繰り返し問題となっている。
我々は、このことが連邦議会の言語実践にどのように反映されているかを実証する。
我々は、現在非常に熱いジェンダー非包摂的言語に関する議論に、これらの初期の言語の戦いがもたらす意味について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-06T10:49:28Z) - Grammatical Gender's Influence on Distributional Semantics: A Causal
Perspective [100.47362690469669]
言語間のジェンダーの割り当てにどの程度の意味が影響するかは、現代言語学と認知科学における活発な研究分野である。
我々は、名詞の文法的性別、意味、形容詞選択の間の相互作用を共同で表現する、新しい因果的グラフィカルモデルを提供する。
文法的ジェンダーが形容詞選択にほぼゼロ効果があることに気付き、ネオ・ヴォルフの仮説を疑問視する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-30T13:58:13Z) - VisoGender: A dataset for benchmarking gender bias in image-text pronoun
resolution [80.57383975987676]
VisoGenderは、視覚言語モデルで性別バイアスをベンチマークするための新しいデータセットである。
We focus to occupation-related biases in a hegemonic system of binary gender, inspired by Winograd and Winogender schemas。
我々は、最先端の視覚言語モデルをいくつかベンチマークし、それらが複雑な場面における二項性解消のバイアスを示すことを発見した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-21T17:59:51Z) - MISGENDERED: Limits of Large Language Models in Understanding Pronouns [46.276320374441056]
我々は、英語のジェンダーニュートラル代名詞を正しく活用する能力について、人気言語モデルの評価を行った。
提案するMISGENDEREDは,大言語モデルが好む代名詞を正しく活用する能力を評価するためのフレームワークである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-06T18:27:52Z) - What about em? How Commercial Machine Translation Fails to Handle
(Neo-)Pronouns [26.28827649737955]
単語代名詞の翻訳は、例えば非バイナリな個人など、余分に分類されたグループに対して区別することができる。
3つの商用機械翻訳システムが3人称代名詞の翻訳方法を検討する。
我々の誤り分析は、性中立代名詞の存在が文法的・意味的な翻訳誤りにつながることをしばしば示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-25T13:34:09Z) - "I'm fully who I am": Towards Centering Transgender and Non-Binary
Voices to Measure Biases in Open Language Generation [69.25368160338043]
トランスジェンダーとノンバイナリ(TGNB)の個人は、日常生活から差別や排除を不当に経験している。
オープン・ランゲージ・ジェネレーションにおいて,経験豊富なTGNB人物の疎外化を取り巻く社会的現実がいかに貢献し,持続するかを評価する。
我々はTGNB指向のコミュニティからキュレートされたテンプレートベースの実世界のテキストのデータセットであるTANGOを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-17T04:21:45Z) - Transcending the "Male Code": Implicit Masculine Biases in NLP Contexts [10.036312061637764]
批判奨学金は、バーチャルアシスタント(VA)のトレーニングに使用されるデータセットにおける性バイアスの問題を高めた
自然言語処理(NLP)データセットを2つ検討した。
その結果、性差のある言語が存在する場合、性バイアス、特に男性性バイアスがあることがわかった。
我々は、男女間のあいまいな関係を網羅するAVAという新しい辞書を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-22T03:53:24Z) - Welcome to the Modern World of Pronouns: Identity-Inclusive Natural
Language Processing beyond Gender [23.92148222207458]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-24T06:42:11Z) - They, Them, Theirs: Rewriting with Gender-Neutral English [56.14842450974887]
私たちは、英語でジェンダーインクルージョンを促進する一般的な方法である特異点についてケーススタディを行います。
本研究では, 人為的データを持たない1%の単語誤り率で, ジェンダーニュートラルな英語を学習できるモデルについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-12T21:47:48Z) - Multi-Dimensional Gender Bias Classification [67.65551687580552]
機械学習モデルは、性別に偏ったテキストでトレーニングする際に、社会的に望ましくないパターンを不注意に学習することができる。
本稿では,テキスト中の性バイアスを複数の実用的・意味的な次元に沿って分解する一般的な枠組みを提案する。
このきめ細かいフレームワークを用いて、8つの大規模データセットにジェンダー情報を自動的にアノテートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-01T21:23:20Z)
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。