論文の概要: Social Bias in Multilingual Language Models: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.20201v1
• Date: Wed, 27 Aug 2025 18:25:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-29 18:12:01.688135
• Title: Social Bias in Multilingual Language Models: A Survey
• Title（参考訳）: 多言語言語モデルにおけるソーシャルバイアス : 調査
• Authors: Lance Calvin Lim Gamboa, Yue Feng, Mark Lee,
• Abstract要約: この体系的なレビューは、バイアス評価と緩和アプローチを多言語および非英語の文脈に拡張する新興研究を分析している。 本稿では,言語多様性,文化意識,評価指標の選択,緩和手法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.756606441319472
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pretrained multilingual models exhibit the same social bias as models processing English texts. This systematic review analyzes emerging research that extends bias evaluation and mitigation approaches into multilingual and non-English contexts. We examine these studies with respect to linguistic diversity, cultural awareness, and their choice of evaluation metrics and mitigation techniques. Our survey illuminates gaps in the field's dominant methodological design choices (e.g., preference for certain languages, scarcity of multilingual mitigation experiments) while cataloging common issues encountered and solutions implemented in adapting bias benchmarks across languages and cultures. Drawing from the implications of our findings, we chart directions for future research that can reinforce the multilingual bias literature's inclusivity, cross-cultural appropriateness, and alignment with state-of-the-art NLP advancements.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練された多言語モデルは、英語のテキストを処理するモデルと同じ社会的バイアスを示す。 この体系的なレビューは、バイアス評価と緩和アプローチを多言語および非英語の文脈に拡張する新興研究を分析している。 本稿では,言語多様性,文化意識,評価指標の選択,緩和手法について検討する。 調査では,言語や文化に偏ってバイアスベンチマークを適用する際に,一般的な問題やソリューションをカタログ化しながら,分野の主要な方法論的設計選択(例えば,特定の言語への嗜好,多言語緩和実験の欠如)のギャップを照らす。 本研究の目的は,多言語バイアス文学の傾き,異文化間の適合性,最先端のNLP進歩との整合性を高めることにある。

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