論文の概要: Transforming Dutch: Debiasing Dutch Coreference Resolution Systems for Non-binary Pronouns
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00134v1
- Date: Tue, 30 Apr 2024 18:31:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-02 17:26:02.458858
- Title: Transforming Dutch: Debiasing Dutch Coreference Resolution Systems for Non-binary Pronouns
- Title（参考訳）: オランダ語変換:非二項代名詞のためのオランダ語照合解決システム
- Authors: Goya van Boven, Yupei Du, Dong Nguyen,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5514102920271196
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Gender-neutral pronouns are increasingly being introduced across Western languages. Recent evaluations have however demonstrated that English NLP systems are unable to correctly process gender-neutral pronouns, with the risk of erasing and misgendering non-binary individuals. This paper examines a Dutch coreference resolution system's performance on gender-neutral pronouns, specifically hen and die. In Dutch, these pronouns were only introduced in 2016, compared to the longstanding existence of singular they in English. We additionally compare two debiasing techniques for coreference resolution systems in non-binary contexts: Counterfactual Data Augmentation (CDA) and delexicalisation. Moreover, because pronoun performance can be hard to interpret from a general evaluation metric like LEA, we introduce an innovative evaluation metric, the pronoun score, which directly represents the portion of correctly processed pronouns. Our results reveal diminished performance on gender-neutral pronouns compared to gendered counterparts. Nevertheless, although delexicalisation fails to yield improvements, CDA substantially reduces the performance gap between gendered and gender-neutral pronouns. We further show that CDA remains effective in low-resource settings, in which a limited set of debiasing documents is used. This efficacy extends to previously unseen neopronouns, which are currently infrequently used but may gain popularity in the future, underscoring the viability of effective debiasing with minimal resources and low computational costs.
- Abstract（参考訳）: 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。
しかし、近年の評価では、英語のNLPシステムは性中立代名詞を正しく処理することができず、非二項性個体の消去と誤認の危険性が指摘されている。
本稿では,オランダ語中性代名詞,特にHhen and dieに対するコーパス解決システムの性能について検討する。
オランダ語では、これらの代名詞は英語における特異語の長年の存在と比較して、2016年にのみ導入された。
さらに、非バイナリコンテキストにおけるコア参照解決システムのデバイアス化技術として、CDA(Counterfactual Data Augmentation)とデレクシカル化(Deexicalization)の2つを比較した。
また,LEAのような一般的な評価指標から代名詞のパフォーマンスを解釈することが難しいため,正規処理された代名詞の一部を直接表現する代名詞スコアという,革新的な評価基準を導入する。
その結果,性別中性代名詞のパフォーマンスが,性別中性代名詞と比較して低下していることが判明した。
それでも、偏見化は改善には至らなかったが、CDAは男女中性代名詞のパフォーマンスギャップを著しく減らしている。
さらに, CDA は低リソース環境でも有効であり, 限られた文書集合を用いていることを示す。
この効果は、現在はほとんど使われていないが、将来は人気が高まるであろう、未確認のネオプロノウンにまで拡張され、最小の資源と計算コストの低い効果的なデバイアスの実現可能性を示している。
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