論文の概要: For the Misgendered Chinese in Gender Bias Research: Multi-Task Learning with Knowledge Distillation for Pinyin Name-Gender Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06221v1
• Date: Fri, 10 May 2024 03:16:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-13 16:47:25.791471
• Title: For the Misgendered Chinese in Gender Bias Research: Multi-Task Learning with Knowledge Distillation for Pinyin Name-Gender Prediction
• Title（参考訳）: ジェンダーバイアス研究におけるミスジェンダー中国語:ピニインネーム・ジェンダー予測のための知識蒸留によるマルチタスク学習
• Authors: Xiaocong Du, Haipeng Zhang,
• Abstract要約: 我々は、Pinyinの名前と性別の推測問題を定式化し、知識蒸留によるマルチタスク学習ネットワークを設計する。 当社のオープンソース手法は,9.70%から20.08%の精度で商品名と性別の推測ツールを上回り,最先端のアルゴリズムを上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.287754685560815
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Achieving gender equality is a pivotal factor in realizing the UN's Global Goals for Sustainable Development. Gender bias studies work towards this and rely on name-based gender inference tools to assign individual gender labels when gender information is unavailable. However, these tools often inaccurately predict gender for Chinese Pinyin names, leading to potential bias in such studies. With the growing participation of Chinese in international activities, this situation is becoming more severe. Specifically, current tools focus on pronunciation (Pinyin) information, neglecting the fact that the latent connections between Pinyin and Chinese characters (Hanzi) behind convey critical information. As a first effort, we formulate the Pinyin name-gender guessing problem and design a Multi-Task Learning Network assisted by Knowledge Distillation that enables the Pinyin embeddings in the model to possess semantic features of Chinese characters and to learn gender information from Chinese character names. Our open-sourced method surpasses commercial name-gender guessing tools by 9.70\% to 20.08\% relatively, and also outperforms the state-of-the-art algorithms.
• Abstract（参考訳）: ジェンダー平等を達成することは、国連の持続可能な開発のためのグローバル目標を実現する上で重要な要素である。 ジェンダーバイアス研究はこれに取り組み、性別情報が利用できない場合、性別ラベルを個別に割り当てるために名前に基づく性別推定ツールに依存している。 しかしながら、これらのツールは、しばしば中国のピニイン名の性別を不正確に予測し、そのような研究に潜在的なバイアスをもたらす。 国際活動における中国人の参加の増加に伴い、この状況はますます深刻化しつつある。 特に、現在のツールは発音(ピニイン)の情報に重点を置いており、ピニインと漢字(ハンジ)の潜伏したつながりが重要な情報を伝えるという事実を無視している。 最初の試みとして、Pinyinの名前と性別の推測問題を定式化し、知識蒸留によるマルチタスク学習ネットワークを設計し、モデルにPinyinを埋め込み、漢字の意味的特徴を持ち、中国語の文字名から性別情報を学習できるようにする。 当社のオープンソース手法は,9.70 % から20.08 % の商業名・性別推定ツールをはるかに上回り,最先端のアルゴリズムよりも優れている。

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