論文の概要: Less than one percent of words would be affected by gender-inclusive language in German press texts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03870v1
• Date: Tue, 6 Feb 2024 10:32:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 15:33:48.332993
• Title: Less than one percent of words would be affected by gender-inclusive language in German press texts
• Title（参考訳）: ドイツ語のプレステキストでは、単語の1%未満が性別による排他的言語に影響される
• Authors: Carolin M\"uller-Spitzer, Samira Ochs, Alexander Koplenig, Jan-Oliver R\"udiger, Sascha Wolfer
• Abstract要約: 平均して、すべてのトークンの1%以下は、ジェンダー非包摂的言語に影響されることが示されている。 この小さな割合は、ジェンダーを包含するドイツ語が言語を理解し学習する上で大きな障壁となるかどうかに疑問を呈している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.16629507708997
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Research on gender and language is tightly knitted to social debates on gender equality and non-discriminatory language use. Psycholinguistic scholars have made significant contributions in this field. However, corpus-based studies that investigate these matters within the context of language use are still rare. In our study, we address the question of how much textual material would actually have to be changed if non-gender-inclusive texts were rewritten to be gender-inclusive. This quantitative measure is an important empirical insight, as a recurring argument against the use of gender-inclusive German is that it supposedly makes written texts too long and complicated. It is also argued that gender-inclusive language has negative effects on language learners. However, such effects are only likely if gender-inclusive texts are very different from those that are not gender-inclusive. In our corpus-linguistic study, we manually annotated German press texts to identify the parts that would have to be changed. Our results show that, on average, less than 1% of all tokens would be affected by gender-inclusive language. This small proportion calls into question whether gender-inclusive German presents a substantial barrier to understanding and learning the language, particularly when we take into account the potential complexities of interpreting masculine generics.
• Abstract（参考訳）: ジェンダーと言語に関する研究は、性平等と非差別言語の使用に関する社会的議論に強く根付いている。 精神言語学者はこの分野で大きな貢献をした。 しかし、これらの事項を言語使用の文脈で研究するコーパスベースの研究はいまだに稀である。 本研究は,ジェンダー非包括的テキストをジェンダー非包括的テキストに書き換える場合,実際にどの程度のテクストを変更すべきかという問題に対処する。 この量的尺度は重要な経験的洞察であり、ジェンダーを包含するドイツ語の使用に対する繰り返しの議論は、文章が長く複雑すぎるというものである。 また、ジェンダー非包摂的言語は言語学習者に悪影響を及ぼすとも主張されている。 しかし、このような効果は、性非包括的テキストが性非包括的テキストと非常に異なる場合に限られる。 コーパス言語研究では、手動でドイツ語のプレステキストに注釈を付け、変更すべき部分を特定しました。 その結果、平均して全てのトークンの1%未満は、性別による排他的な言語に影響されることがわかった。 この小さな割合は、特に男性ジェネリックを解釈する潜在的複雑さを考慮すると、性別を包含するドイツ人が言語を理解し、学習する上で大きな障壁となるかどうかを問うものである。

関連論文リスト

• Adapting Psycholinguistic Research for LLMs: Gender-inclusive Language in a Coreference Context [0.9831489366502298]
  本研究では,大言語モデルがジェンダー非包摂的言語を中立的に解釈するか否かを検討する。 英語では、LLMは一般的に前任者の性別を維持できるが、基礎となる男性偏見を示す。 ドイツ語では、このバイアスはより強く、テストされたすべての性別中立化戦略をオーバーライドする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-18T18:42:11Z)
• mGeNTE: A Multilingual Resource for Gender-Neutral Language and Translation [21.461095625903504]
  mGeNTEは、英語/イタリア語/ドイツ語/スペイン語のペアのデータセットである。 ジェンダー・ニュートラル翻訳(GNT)と3つの文法性言語のための言語モデリングの両方の研究を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-16T09:35:15Z)
• The Lou Dataset -- Exploring the Impact of Gender-Fair Language in German Text Classification [57.06913662622832]
  ジェンダーフェア言語は、すべての性別に対処したり、中立形を使用することによって包摂性を促進する。 ジェンダーフェア言語はラベルを反転させ、確実性を減らし、注意パターンを変化させることで予測に大きな影響を及ぼす。 ドイツ語のテキスト分類への影響について最初の知見を提供する一方で、他の言語にもその知見が当てはまる可能性が高い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-26T15:08:17Z)
• Beyond Binary Gender: Evaluating Gender-Inclusive Machine Translation with Ambiguous Attitude Words [85.48043537327258]
  既存の機械翻訳の性別バイアス評価は主に男性と女性の性別に焦点を当てている。 本研究では,AmbGIMT (Gender-Inclusive Machine Translation with Ambiguous attitude words) のベンチマークを示す。 本研究では,感情的態度スコア(EAS)に基づく性別バイアス評価手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T08:13:51Z)
• 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)
• 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)
• Analyzing Gender Representation in Multilingual Models [59.21915055702203]
  実践的なケーススタディとして,ジェンダーの区別の表現に焦点をあてる。 ジェンダーの概念が、異なる言語で共有された部分空間にエンコードされる範囲について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-20T00:13:01Z)
• 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)
• Gender in Danger? Evaluating Speech Translation Technology on the MuST-SHE Corpus [20.766890957411132]
  英語のような生産的な文法的なジェンダーのない言語からジェンダーマーク付き言語に翻訳することは、機械にとってよく知られた困難である。 ジェンダーバイアスを減らすために、オーディオは追加情報を提供できるか? 本稿では、音声翻訳における性差に関する最初の徹底的な調査を行い、将来の研究に役立つベンチマークのリリースに寄与する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-10T09:55:38Z)
• 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。