論文の概要: Modeling the Sacred: Considerations when Using Religious Texts in Natural Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14740v2
• Date: Tue, 25 Jun 2024 01:02:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 19:59:30.891745
• Title: Modeling the Sacred: Considerations when Using Religious Texts in Natural Language Processing
• Title（参考訳）: 聖典のモデリング--自然言語処理における宗教的テキストの利用に関する考察
• Authors: Ben Hutchinson,
• Abstract要約: 宗教的な文章は文化的に重要な価値の表現である。 機械学習モデルは、トレーニングデータにエンコードされた文化的価値を再現する確率を持っている。 本稿は,NLPによるこのようなテキストの使用が,モデルバイアスを超えた考察を提起するものであることを論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7794383050238662
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This position paper concerns the use of religious texts in Natural Language Processing (NLP), which is of special interest to the Ethics of NLP. Religious texts are expressions of culturally important values, and machine learned models have a propensity to reproduce cultural values encoded in their training data. Furthermore, translations of religious texts are frequently used by NLP researchers when language data is scarce. This repurposes the translations from their original uses and motivations, which often involve attracting new followers. This paper argues that NLP's use of such texts raises considerations that go beyond model biases, including data provenance, cultural contexts, and their use in proselytism. We argue for more consideration of researcher positionality, and of the perspectives of marginalized linguistic and religious communities.
• Abstract（参考訳）: 本論文は,NLPの倫理に特に関心を持つ自然言語処理(NLP)における宗教テキストの使用について述べる。 宗教テキストは文化的に重要な価値の表現であり、機械学習モデルは、彼らのトレーニングデータにエンコードされた文化的価値を再現する確率を持っている。 さらに、宗教テキストの翻訳は、言語データが不足している場合、NLP研究者によって頻繁に使用される。 これは、しばしば新しいフォロワーを惹きつけることを伴う、彼らの本来の使用と動機から翻訳を再利用する。 本稿は、NLPがそのようなテキストを使うことは、データ証明、文化的文脈、およびそれらの散文論における使用など、モデル偏見を超えた考察を提起するものである、と論じる。 我々は、研究者の立場や、疎外された言語的・宗教的なコミュニティの視点について、さらなる考察を議論する。

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