論文の概要: Evaluating and Mitigating Anti-LGBTQ Biases in German and Multilingual Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.30884v1
• Date: Mon, 31 Aug 2026 14:42:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-01 18:31:31.451061
• Title: Evaluating and Mitigating Anti-LGBTQ Biases in German and Multilingual Language Models
• Title（参考訳）: ドイツ語および多言語言語モデルにおけるLGBTQ対策の評価と緩和
• Abstract要約: 本稿では,言語モデルにおける反LGBTQバイアス評価のための多言語ドイツ語-英語ベンチマークデータセットを提案する。 ドイツ語話者のクィア人からのコミュニティソースのステレオタイプと、ドイツ語訳のWinoQueerを組み合わせたものである。 結果から, 言語モデルは, 同一性やモデルによって異なる反クイアステレオタイプを再現することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3965477771846408
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While gender and racial biases in language models have been widely studied, anti-LGBTQ biases remain underexplored, particularly beyond English. Existing benchmarks often do not capture cultural and linguistic variation and rely on gender representations. This paper introduces a multilingual German-English benchmark dataset for the evaluation of anti-LGBTQ biases in language models. It combines community-sourced stereotypes from German-speaking queer individuals with a German translation of WinoQueer. The data is used to evaluate eight language models across sizes and architectures and explore mitigation through fine-tuning on community and progressive media content. Results show that language models reproduce anti-queer stereotypes, with variation across identities and models. Differences between the translated and community-based data highlight the importance of cultural adaptation for multilingual bias evaluation. Fine-tuning reduces bias on average, but not consistently across models and identities. Warning: This text contains examples of anti-queer hateful language and stereotypes.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルにおける性別と人種の偏見は広く研究されているが、反LGBTQ偏見は、特に英語以外では未発見のままである。 既存のベンチマークは文化や言語の変化を捉えておらず、ジェンダーの表現に依存していることが多い。 本稿では,言語モデルにおける反LGBTQバイアス評価のための多言語ドイツ語-英語ベンチマークデータセットを提案する。 ドイツ語話者のクィア人からのコミュニティソースのステレオタイプと、ドイツ語訳のWinoQueerを組み合わせたものである。 このデータは、サイズとアーキテクチャをまたいだ8つの言語モデルを評価し、コミュニティとプログレッシブメディアのコンテンツを微調整することで緩和を探求するために使用される。 結果から, 言語モデルは, 同一性やモデルによって異なる反クイアステレオタイプを再現することがわかった。 翻訳データとコミュニティベースのデータの違いは、多言語バイアス評価における文化的適応の重要性を浮き彫りにする。 微調整は平均的なバイアスを減らしますが、モデルやアイデンティティにわたって一貫してはいきません。 警告: このテキストは、アンチクイアヘイトフル言語とステレオタイプの例を含んでいる。

関連論文リスト

• WinoQueer-NL: Assessing Bias in Dutch Language Models toward LGBTQ+ Identities [9.844587561630805]
  We developed Dutch dataset based on the English WinoQueer benchmark, including pairs of stereotypeal and counter-stereotypeal sentences。 オランダ人43名を対象にオンライン調査を行い、171のステレオタイプのうち145名が文化的に関連があることを確認した。 最終リリースデータセットは42,906文で、オランダ固有の多言語モデルと多言語モデルを用いて評価された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-02T14:25:50Z)
• Dutch CrowS-Pairs: Adapting a Challenge Dataset for Measuring Social Biases in Language Models for Dutch [6.522338519818378]
  オランダ語モデルにおけるバイアスを測定するための、米国固有のCrowS-Pairsデータセットのオランダ版が紹介されている。 得られたデータセットは、性的指向、ジェンダー、障害などの9つのカテゴリのバイアスをカバーする1463の文ペアで構成されている。 CrowS-Pairsデータセットの英語版とフランス語版を使用して、英語(BERTとRoBERTa)とフランス語(FlauBERTとCamemBERT)でバイアスを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-22T10:38:02Z)
• EuroGEST: Investigating gender stereotypes in multilingual language models [58.871032460235575]
  EuroGESTは、英語と29のヨーロッパ言語にまたがるLLMにおける性別ステレオタイプ推論を計測するためのデータセットである。 すべての言語で最強のステレオタイプは、女性が「美」、「共感」、そして「否定」であり、男性は「リーダー」、「強く、タフ」、そして「職業的」であることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-04T11:58:18Z)
• Measuring South Asian Biases in Large Language Models [1.5903891569492878]
  本研究は,Large Language Models (LLMs) の多言語および交叉解析を行うことにより,ギャップに対処する。 我々は、性別、宗教、婚姻状況、子供の数など、未発見の交差点を捉えた文化的根拠に基づく偏見辞書を構築した。 Indo-Aryan言語とDravidian言語における文化的偏見を減らすための2つの自己バイアス戦略を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-24T02:18:17Z)
• The Lou Dataset -- Exploring the Impact of Gender-Fair Language in German Text Classification [57.06913662622832]
  ジェンダーフェア言語は、すべての性別に対処したり、中立形を使用することによって包摂性を促進する。 ジェンダーフェア言語はラベルを反転させ、確実性を減らし、注意パターンを変化させることで予測に大きな影響を及ぼす。 ドイツ語のテキスト分類への影響について最初の知見を提供する一方で、他の言語にもその知見が当てはまる可能性が高い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-26T15:08:17Z)
• Spoken Stereoset: On Evaluating Social Bias Toward Speaker in Speech Large Language Models [50.40276881893513]
  本研究では,音声大言語モデル(SLLM)における社会的バイアスの評価を目的としたデータセットであるSpken Stereosetを紹介する。 多様な人口集団の発話に対して異なるモデルがどのように反応するかを調べることで、これらのバイアスを特定することを目指している。 これらの結果から,ほとんどのモデルではバイアスが最小であるが,ステレオタイプや反ステレオタイプ傾向がわずかにみられた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-14T16:55:06Z)
• MBBQ: A Dataset for Cross-Lingual Comparison of Stereotypes in Generative LLMs [6.781972039785424]
  生成的大規模言語モデル(LLM)は有害なバイアスやステレオタイプを示すことが示されている。 MBBQは、オランダ語、スペイン語、トルコ語でよく見られるステレオタイプを測定するデータセットである。 その結果、文化的な変化を抑えながら、英語以外の言語では、英語よりも偏見に悩まされていることが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T13:23:14Z)
• Multilingual Text-to-Image Generation Magnifies Gender Stereotypes and Prompt Engineering May Not Help You [64.74707085021858]
  多言語モデルは、モノリンガルモデルと同様に、有意な性別バイアスに悩まされていることを示す。 多言語モデルにおけるジェンダーバイアスの研究を促進するための新しいベンチマークMAGBIGを提案する。 以上の結果から,モデルが強い性バイアスを示すだけでなく,言語によって異なる行動を示すことが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-29T12:02:28Z)
• Social Bias Probing: Fairness Benchmarking for Language Models [38.180696489079985]
  本稿では,社会的偏見を考慮した言語モデル構築のための新しい枠組みを提案する。 既存のフェアネスコレクションの制限に対処するために設計された大規模なベンチマークであるSoFaをキュレートする。 我々は、言語モデル内のバイアスが認識されるよりもニュアンスが高いことを示し、これまで認識されていたよりもより広く符号化されたバイアスの範囲を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-15T16:35:59Z)
• Evaluating Biased Attitude Associations of Language Models in an Intersectional Context [2.891314299138311]
  言語モデルは、心理学で文書化された暗黙のバイアスを埋め込んだ大規模コーパスで訓練される。 我々は、年齢、教育、性別、身長、知性、識字性、人種、宗教、性、性的指向、社会階級、体重に関するバイアスを研究する。 言語モデルは、性同一性、社会的階級、性的指向のシグナルに対して最も偏りのある態度を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-07T03:01:56Z)
• CBBQ: A Chinese Bias Benchmark Dataset Curated with Human-AI Collaboration for Large Language Models [52.25049362267279]
  本稿では,人的専門家と生成言語モデルによって共同で構築された100万以上の質問からなる中国語バイアスベンチマークデータセットを提案する。 データセットのテストインスタンスは、手作業による厳格な品質管理を備えた3K以上の高品質テンプレートから自動的に抽出される。 大規模な実験により、データセットがモデルバイアスを検出することの有効性が実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-28T14:14:44Z)
• Comparing Biases and the Impact of Multilingual Training across Multiple Languages [70.84047257764405]
  ダウンストリーム感情分析タスクにおいて,イタリア語,中国語,英語,ヘブライ語,スペイン語のバイアス分析を行う。 我々は、既存の感情バイアスのテンプレートを、人種、宗教、国籍、性別の4つの属性で、イタリア語、中国語、ヘブライ語、スペイン語に適応させる。 以上の結果から,各言語の文化に支配的な集団の嗜好など,バイアス表現の類似性を明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T18:15:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。