論文の概要: For the Underrepresented in Gender Bias Research: Chinese Name Gender
Prediction with Heterogeneous Graph Attention Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00419v1
- Date: Wed, 1 Feb 2023 13:08:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-02 17:24:06.971421
- Title: For the Underrepresented in Gender Bias Research: Chinese Name Gender
Prediction with Heterogeneous Graph Attention Network
- Title（参考訳）: ジェンダーバイアス研究における不足について:異種グラフ注意ネットワークを用いた中国語のジェンダー予測
- Authors: Zihao Pan, Kai Peng, Shuai Ling, Haipeng Zhang
- Abstract要約: コンポーネント関係における不均一性を捉え,文字の発音を組み込むために,中国異種グラフ注意(CHGAT)モデルを設計する。
我々のモデルは現在のツールをはるかに上回り、最先端のアルゴリズムよりも優れています。
私たちは、よりバランスのとれた複数文字のデータセットを、公式のソースから、私たちのコードとともにオープンソース化しました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.13608321568471
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Achieving gender equality is an important pillar for humankind's sustainable
future. Pioneering data-driven gender bias research is based on large-scale
public records such as scientific papers, patents, and company registrations,
covering female researchers, inventors and entrepreneurs, and so on. Since
gender information is often missing in relevant datasets, studies rely on tools
to infer genders from names. However, available open-sourced Chinese
gender-guessing tools are not yet suitable for scientific purposes, which may
be partially responsible for female Chinese being underrepresented in
mainstream gender bias research and affect their universality. Specifically,
these tools focus on character-level information while overlooking the fact
that the combinations of Chinese characters in multi-character names, as well
as the components and pronunciations of characters, convey important messages.
As a first effort, we design a Chinese Heterogeneous Graph Attention (CHGAT)
model to capture the heterogeneity in component relationships and incorporate
the pronunciations of characters. Our model largely surpasses current tools and
also outperforms the state-of-the-art algorithm. Last but not least, the most
popular Chinese name-gender dataset is single-character based with far less
female coverage from an unreliable source, naturally hindering relevant
studies. We open-source a more balanced multi-character dataset from an
official source together with our code, hoping to help future research
promoting gender equality.
- Abstract（参考訳）: 男女平等の実現は、人類の持続可能な未来にとって重要な柱である。
データ駆動性バイアス研究のパイオニア化は、科学論文、特許、企業登録などの大規模な公開記録に基づいており、女性研究者、発明家、起業家などをカバーする。
性別情報はしばしば関連するデータセットに欠けているため、研究は名前から性別を推測するツールに依存している。
しかし、利用可能なオープンソースである中国のジェンダーグジェスティングツールは科学的目的にはまだ適していないため、女性中国人が主流のジェンダーバイアス研究で過小評価され、その普遍性に影響を与える可能性がある。
具体的には、複数の文字名の漢字の組み合わせや、文字の構成要素や発音が重要なメッセージを伝えるという事実を見越しながら、文字レベルの情報に焦点を当てている。
最初の試みとして,中国の異種グラフ注意(CHGAT)モデルを設計し,成分関係の不均一性を捉え,文字の発音を組み込む。
我々のモデルは現在のツールをはるかに上回り、最先端のアルゴリズムよりも優れています。
最後に、最も人気のある中国の名前生成データセットは、信頼性の低いソースからの女性のカバレッジがはるかに低く、当然関連する研究を妨げるシングルキャラクタである。
私たちは、私たちのコードとともに、よりバランスの取れたマルチ文字データセットを公式ソースからオープンソースとして公開しています。
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