論文の概要: NLP needs Diversity outside of 'Diversity'

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.14595v1
• Date: Thu, 16 Apr 2026 03:55:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-17 21:29:31.714408
• Title: NLP needs Diversity outside of 'Diversity'
• Title（参考訳）: NLPは「多様性」以外の多様性を必要としている
• Authors: Joshua Tint,
• Abstract要約: このポジションペーパーは、最近のNLPの多様性の進展は、公平性を取り巻く少数の領域に不均等に集中していると主張している。 これは、多くのインセンティブ、偏見、障壁が組み合わさって、非フェアネス分野の疎外された研究者を遠ざける結果である、と我々は主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This position paper argues that recent progress with diversity in NLP is disproportionately concentrated on a small number of areas surrounding fairness. We further argue that this is the result of a number of incentives, biases, and barriers which come together to disenfranchise marginalized researchers in non-fairness fields, or to move them into fairness-related fields. We substantiate our claims with an investigation into the demographics of NLP researchers by subfield, using our research to support a number of recommendations for ensuring that all areas within NLP can become more inclusive and equitable. In particular, we highlight the importance of breaking down feedback loops that reinforce disparities, and the need to address geographical and linguistic barriers that hinder participation in NLP research.
• Abstract（参考訳）: このポジションペーパーは、最近のNLPの多様性の進展は、公平性を取り巻く少数の領域に不均等に集中していると主張している。 さらに、これは多くのインセンティブ、偏見、障壁が組み合わさって、非フェアネスの分野における疎外された研究者を非フェアネスの分野に移す結果であると主張する。 我々は、NLP内のすべての領域がより包括的で公平になることを保証するための多くの推奨事項を支援するために、サブフィールドによるNLP研究者の人口統計調査により、我々の主張を裏付ける。 特に、格差を強化するフィードバックループの分割の重要性と、NLP研究への参加を妨げる地理的および言語的障壁に対処する必要性を強調した。

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