論文の概要: PronounFlow: A Hybrid Approach for Calibrating Pronouns in Sentences
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15235v1
- Date: Tue, 29 Aug 2023 11:46:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-30 14:29:56.107073
- Title: PronounFlow: A Hybrid Approach for Calibrating Pronouns in Sentences
- Title（参考訳）: PronounFlow: 文中の名詞を校正するためのハイブリッドアプローチ
- Authors: Nicos Isaak
- Abstract要約: PronounFlowは、代名詞と実体で英語の文を読み、それらのうちどれが互いに結びついていないかを識別し、バイアスを避けるためにどの文を使うかを提案するシステムである。
実験の結果,PronounFlowは文中の代名詞を私たちを取り巻く集合的人間の知識に基づいて置き換えるだけでなく,代名詞の曖昧さを解消するシステムの実現にも有効であることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Flip through any book or listen to any song lyrics, and you will come across
pronouns that, in certain cases, can hinder meaning comprehension, especially
for machines. As the role of having cognitive machines becomes pervasive in our
lives, numerous systems have been developed to resolve pronouns under various
challenges. Commensurate with this, it is believed that having systems able to
disambiguate pronouns in sentences will help towards the endowment of machines
with commonsense and reasoning abilities like those found in humans. However,
one problem these systems face with modern English is the lack of gender
pronouns, where people try to alternate by using masculine, feminine, or plural
to avoid the whole issue. Since humanity aims to the building of systems in the
full-bodied sense we usually reserve for people, what happens when pronouns in
written text, like plural or epicene ones, refer to unspecified entities whose
gender is not necessarily known? Wouldn't that put extra barriers to existing
coreference resolution systems? Towards answering those questions, through the
implementation of a neural-symbolic system that utilizes the best of both
worlds, we are employing PronounFlow, a system that reads any English sentence
with pronouns and entities, identifies which of them are not tied to each
other, and makes suggestions on which to use to avoid biases. Undertaken
experiments show that PronounFlow not only alternates pronouns in sentences
based on the collective human knowledge around us but also considerably helps
coreference resolution systems with the pronoun disambiguation process.
- Abstract（参考訳）: あらゆる本をめくったり、歌の歌詞を聞いたりすると、特定の場合、特に機械にとって理解が妨げられる代名詞が出てくる。
認知機械が生活に広まるにつれ、様々な課題の下で代名詞を解決するために多くのシステムが開発されてきた。
これを踏まえると、文中の代名詞を曖昧にすることができるシステムを持つことは、人間に見られるような常識と推論能力を持つ機械の寄付に寄与すると考えられている。
しかし、これらのシステムが現代英語で直面する問題の一つは、男性、女性、または複数形を使って問題を全て回避しようとする、ジェンダー代名詞の欠如である。
人間性(humanity)は全身的な意味でのシステムの構築を目標としているため、文字中の代名詞(複数またはエピセン語など)は、必ずしも性別が分かっていない不特定な実体を指す。
これは既存のコリファレンス解決システムに余分な障壁を与えませんか?
これらの質問に答えるために、両方の世界の長所を生かしたニューラルシンボリックシステムの実装を通じて、代名詞と実体で英語の文を読み、どれが互いに結びついていないかを識別し、バイアスを避けるために使用するかを提案するシステムであるPronounFlowを採用している。
実験の結果,PronounFlowは文中の代名詞を代用するだけでなく,代名詞不明瞭化処理による代名詞解決システムの実現にも有効であることがわかった。
関連論文リスト
- What an Elegant Bridge: Multilingual LLMs are Biased Similarly in Different Languages [51.0349882045866]
本稿では,Large Language Models (LLMs) の文法的ジェンダーのレンズによるバイアスについて検討する。
様々な言語における形容詞を持つ名詞を記述するためのモデルを提案し,特に文法性のある言語に焦点を当てた。
単純な分類器は、偶然以上の名詞の性別を予測できるだけでなく、言語間の移動可能性も示せる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-12T22:10:16Z) - Building Bridges: A Dataset for Evaluating Gender-Fair Machine Translation into German [17.924716793621627]
英独機械翻訳(MT)におけるジェンダーフェア言語の研究
2つの商用システムと6つのニューラルMTモデルを含む最初のベンチマーク研究を行う。
以上の結果から,ほとんどのシステムでは男性型が主流であり,性別ニュートラル変種は稀である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-10T09:39:19Z) - Transforming Dutch: Debiasing Dutch Coreference Resolution Systems for Non-binary Pronouns [5.5514102920271196]
ジェンダーニュートラルな代名詞は、西欧語で導入されつつある。
最近の評価では、英語のNLPシステムはジェンダーニュートラル代名詞を正しく処理できないことが示されている。
本稿では,オランダ語の男女中性代名詞に対する基準分解システムの性能について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-30T18:31:19Z) - The Causal Influence of Grammatical Gender on Distributional Semantics [87.8027818528463]
言語間のジェンダー割り当てがどの程度意味を持つかは、言語学と認知科学における研究の活発な領域である。
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。
名詞の意味を制御した場合、文法的性別と形容詞的選択の関係は、ほぼゼロであり、無意味である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-30T13:58:13Z) - 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) - Is the Elephant Flying? Resolving Ambiguities in Text-to-Image
Generative Models [64.58271886337826]
テキストから画像への生成モデルで生じるあいまいさについて検討する。
本稿では,ユーザから明確化を求めることによって,システムに与えられるプロンプトのあいまいさを軽減する枠組みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-17T17:12:43Z) - How Conservative are Language Models? Adapting to the Introduction of
Gender-Neutral Pronouns [0.15293427903448023]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-11T09:42:02Z) - 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) - Exophoric Pronoun Resolution in Dialogues with Topic Regularization [84.23706744602217]
代名詞を参照語に分解することは、長い間、基礎的な自然言語理解問題として研究されてきた。
代名詞仲裁解決法(PCR)に関するこれまでの研究は、概ね、エクソフォリックなシナリオを無視しながら、テキストで言及する代名詞を解消することに焦点を当てていた。
本稿では,会話の局所的文脈とグローバルな話題を協調的に活用して,アウト・オブ・テクスチャPCRの問題を解決することを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-10T11:08:31Z) - 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)
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。