論文の概要: Discovering Differences in the Representation of People using Contextualized Semantic Axes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12170v1
• Date: Fri, 21 Oct 2022 18:02:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 17:55:40.806617
• Title: Discovering Differences in the Representation of People using Contextualized Semantic Axes
• Title（参考訳）: 文脈的意味軸を用いた人物表現の差異の発見
• Authors: Li Lucy, Divya Tadimeti, David Bamman
• Abstract要約: 文脈化された意味軸を用いて、同じ単語のインスタンス間の差異を特徴付ける。 女性への言及や、女性を取り巻く文脈が、時間とともに明らかになりつつあることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.972927416266617
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A common paradigm for identifying semantic differences across social and temporal contexts is the use of static word embeddings and their distances. In particular, past work has compared embeddings against "semantic axes" that represent two opposing concepts. We extend this paradigm to BERT embeddings, and construct contextualized axes that mitigate the pitfall where antonyms have neighboring representations. We validate and demonstrate these axes on two people-centric datasets: occupations from Wikipedia, and multi-platform discussions in extremist, men's communities over fourteen years. In both studies, contextualized semantic axes can characterize differences among instances of the same word type. In the latter study, we show that references to women and the contexts around them have become more detestable over time.
• Abstract（参考訳）: 社会的文脈と時間的文脈にまたがる意味的差異を特定する一般的なパラダイムは、静的な単語埋め込みとその距離である。 特に、過去の研究は2つの反対の概念を表す「意味軸」に対する埋め込みを比較してきた。 このパラダイムをBERT埋め込みに拡張し、Antonymが隣接する表現を持つ落とし穴を緩和する文脈化された軸を構築する。 我々は、これらの軸を2つの人中心のデータセットで検証し、実証する。wikipediaからの職業と、14年以上の男性コミュニティであるextremistのマルチプラットフォームディスカッションである。 両方の研究において、文脈化された意味軸は、同じ単語型のインスタンス間の差異を特徴づけることができる。 後者では,女性への言及や周囲の文脈が時間の経過とともに明らかになりつつあることを示す。

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