論文の概要: Classist Tools: Social Class Correlates with Performance in NLP
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04445v1
- Date: Thu, 7 Mar 2024 12:27:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-08 14:16:24.603015
- Title: Classist Tools: Social Class Correlates with Performance in NLP
- Title（参考訳）: クラスツール:NLPのパフォーマンスとソーシャルクラスの関係
- Authors: Amanda Cercas Curry, Giuseppe Attanasio, Zeerak Talat and Dirk Hovy
- Abstract要約: 社会デマトグラフィーの特徴は、自然言語処理において頻繁に使用される。
また,NLP の社会経済グループに対する不利は低いことが示唆された。
我々は、将来の言語技術に社会経済のクラスを取り入れることについて議論する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.683676116781758
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Since the foundational work of William Labov on the social stratification of
language (Labov, 1964), linguistics has made concentrated efforts to explore
the links between sociodemographic characteristics and language production and
perception. But while there is strong evidence for socio-demographic
characteristics in language, they are infrequently used in Natural Language
Processing (NLP). Age and gender are somewhat well represented, but Labov's
original target, socioeconomic status, is noticeably absent. And yet it
matters. We show empirically that NLP disadvantages less-privileged
socioeconomic groups. We annotate a corpus of 95K utterances from movies with
social class, ethnicity and geographical language variety and measure the
performance of NLP systems on three tasks: language modelling, automatic speech
recognition, and grammar error correction. We find significant performance
disparities that can be attributed to socioeconomic status as well as ethnicity
and geographical differences. With NLP technologies becoming ever more
ubiquitous and quotidian, they must accommodate all language varieties to avoid
disadvantaging already marginalised groups. We argue for the inclusion of
socioeconomic class in future language technologies.
- Abstract（参考訳）: 1964年のウィリアム・ラボフの『言語社会階層化』(labov, 1964)以来、言語学は社会デモグラフィの特徴と言語生産と知覚との関係を探求するために集中的に研究してきた。
しかし, 自然言語処理(NLP)では, 言語における社会デマトグラフィー的特徴の強い証拠は少ない。
年齢と性別は幾分良く表されているが、ラボフの当初の目標である社会経済的地位は顕著に欠落している。
しかし、それは重要だ。
我々はNLPが低特権の社会経済集団に欠点があることを実証的に示す。
社会階級・民族・地理的言語多種多様な映画から95k発話のコーパスをアノテートし,言語モデル,自動音声認識,文法誤り訂正の3タスクにおけるnlpシステムの性能を測定した。
我々は、社会経済的地位、民族性、地理的差異に起因する重要なパフォーマンス格差を見出した。
NLP技術はよりユビキタスでクオリディアンなものとなり、すでに疎外化されているグループへの不便さを避けるために、すべての言語品種に対応しなければならない。
我々は、将来の言語技術における社会経済クラスの導入を議論する。
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