論文の概要: QueerBench: Quantifying Discrimination in Language Models Toward Queer Identities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12399v1
• Date: Tue, 18 Jun 2024 08:40:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 19:56:37.306764
• Title: QueerBench: Quantifying Discrimination in Language Models Toward Queer Identities
• Title（参考訳）: QueerBench: 言語モデルのQuier Identitiesへの識別の定量化
• Authors: Mae Sosto, Alberto Barrón-Cedeño,
• Abstract要約: 我々は、LGBTQIA+の個人に関する英語大言語モデルによって生成された文の完成によって引き起こされる潜在的害を評価する。 この分析は、大きな言語モデルはLGBTQIA+コミュニティ内の個人に対してより頻繁に差別的行動を示す傾向があることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.82206141686275
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: With the increasing role of Natural Language Processing (NLP) in various applications, challenges concerning bias and stereotype perpetuation are accentuated, which often leads to hate speech and harm. Despite existing studies on sexism and misogyny, issues like homophobia and transphobia remain underexplored and often adopt binary perspectives, putting the safety of LGBTQIA+ individuals at high risk in online spaces. In this paper, we assess the potential harm caused by sentence completions generated by English large language models (LLMs) concerning LGBTQIA+ individuals. This is achieved using QueerBench, our new assessment framework, which employs a template-based approach and a Masked Language Modeling (MLM) task. The analysis indicates that large language models tend to exhibit discriminatory behaviour more frequently towards individuals within the LGBTQIA+ community, reaching a difference gap of 7.2% in the QueerBench score of harmfulness.
• Abstract（参考訳）: 様々な応用における自然言語処理(NLP)の役割の増大に伴い、バイアスやステレオタイプ永続性に関する課題が強調され、しばしばスピーチや害を嫌う。 性差別やミソジニーに関する既存の研究にもかかわらず、ホモフォビアやトランスフォビアのような問題は未解決のままであり、しばしば二項視点を採用し、LGBTQIA+の人々の安全をオンライン空間のリスクの高いものにしている。 本稿では、LGBTQIA+の個人について、英語大言語モデル(LLM)が生成する文の完成によって生じる潜在的損害を評価する。 これはテンプレートベースのアプローチとMasked Language Modeling (MLM)タスクを利用する新しいアセスメントフレームワークであるQuierBenchを使って実現されます。 この分析は、大きな言語モデルはLGBTQIA+コミュニティ内の個人に対してより頻繁に差別的行動を示す傾向にあり、QueerBenchスコアの7.2%に差があることを示している。

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