論文の概要: Matriarchy Classics: A Computational Approach to Swap Only Gendered Words in Classic Novels
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.07134v1
- Date: Wed, 04 Nov 2026 21:03:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-06 21:50:50.452708
- Title: Matriarchy Classics: A Computational Approach to Swap Only Gendered Words in Classic Novels
- Title(参考訳): Matriarchy Classics: 古典小説におけるSwap Only Gendered Wordsへの計算的アプローチ
- Abstract要約: 提案手法は、ホワイトスペース保存トークンーザ、複数形態と所有形態をまたいだジェンダースワップマッピング、代名詞処理、文字リネーム戦略を含む。
小説のジェンダースワップに要する時間を数週間のマニュアルワークから数分に短縮する。
ジェンダースワップされた小説は、読者、著者、社会、AIシステムの性別バイアスを調べるのに役立つ。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.20305676256390928
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper proposes a trustworthy computational method to gender-swap public domain novels, with programmatic guarantees that only gendered words are inverted and all other words are left unchanged. This may seem like a simple task, but both large language models and naive rule-based methods fail to complete it. The proposed method includes a custom whitespace-preserving tokenizer, gender-swap mappings across plural and possessive forms, pronoun handling, and a character renaming strategy. It shortens the time required to gender-swap a novel from weeks of manual labor to minutes. The method is demonstrated on two public-domain novels. Pride and Prejudice is transported to matriarchal Regency England, where inheritance flows through daughters, mothers rule the household, and a frantic Mr. Bennet is determined to secure advantageous marriages for his sons. The Great Gatsby pivots to a matriarchal Jazz Age where newly-rich Ms. Gatsbee throws lavish parties in the hopes of reuniting with her lost love, David, who is now married to the violent Thelma Buchanan. Gender-swapped novels could serve as useful tools to investigate the gender biases of readers, authors, societies, and AI systems.
- Abstract(参考訳): 本稿では,ジェンダー・スワップなパブリック・ドメイン・ノベルに対する信頼性の高い計算手法を提案する。
これは単純なタスクのように思えるかもしれませんが、大きな言語モデルと単純なルールベースのメソッドの両方で完了できません。
提案手法は、ホワイトスペース保存トークンーザ、複数形態と所有形態をまたいだジェンダースワップマッピング、代名詞処理、文字リネーム戦略を含む。
小説のジェンダースワップに要する時間を数週間のマニュアルワークから数分に短縮する。
この方法は2つのパブリックドメインの小説で実証されている。
プライドと偏見は母方の摂政イングランドに運ばれ、そこでは相続権は娘たちを通して流れ、母親は家庭を統治する。
グレート・ギャツビー』は、新しく富んだガッツビー夫人が失恋したダビッドと再会することを願って豪華なパーティーを開いている、母なるジャズ・エイジ(英語版)へと転じて、現在暴力的なテルマ・ブキャナンと結婚している。
ジェンダースワップされた小説は、読者、著者、社会、AIシステムの性別バイアスを調べるのに役立つ。
関連論文リスト
- Crossing the Gender Binary: Modelling Gendered Reference in Science Fiction and General Fiction [7.787057414368654]
男性/男性、女性/女性、および同時代のSFや一般フィクションのコーパスを覆い隠す。
両方のコーポラは、両方の方向で男女のバイナリを横切るが、不平等に、女性がマスクされている場所では、女性は女性用語の約2倍の頻度で男性用語を予測する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-10-13T18:20:57Z) - From Gentlemen to Frontiermen: Masculine Formations in English-Language Fiction (1771--1930) [18.197638948429624]
19世紀のフィクションの男性性は、単一の理想ではなく、競合する脚本の分野である。
本稿では,イギリスとアメリカの小説における男性権威の競合モデルの相対的優位性の変化について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-03T13:40:57Z) - Computing the Formal and Institutional Boundaries of Contemporary Genre and Literary Fiction [0.0]
本研究は,ジャンルの音質を形式的指定として探索するために,計算手法を用いる。
我々は、ロマンス、ミステリー、SF小説を含む文学とジャンルのフィクションのコーパスを組み立てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-13T17:47:09Z) - Building Bridges: A Dataset for Evaluating Gender-Fair Machine Translation into German [17.924716793621627]
英独機械翻訳(MT)におけるジェンダーフェア言語の研究
2つの商用システムと6つのニューラルMTモデルを含む最初のベンチマーク研究を行う。
以上の結果から,ほとんどのシステムでは男性型が主流であり,性別ニュートラル変種は稀である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-10T09:39:19Z) - Investigating grammatical abstraction in language models using few-shot learning of novel noun gender [0.0]
我々は,LSTMとデコーダのみのトランスフォーマーが,フランス語の文法的ジェンダーを人間のように抽象化できるかどうかを評価するために名詞学習実験を行った。
両言語モデルが一対二の学習例から新約名詞のジェンダーを効果的に一般化し,合意文脈にまたがって学習したジェンダーを適用した。
モデルの一般化行動は、それらが人間のように文法的な性別を抽象的なカテゴリーとして表現していることを示しているが、詳細を探求するにはさらなる作業が必要である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-15T14:25:59Z) - Will the Prince Get True Love's Kiss? On the Model Sensitivity to Gender Perturbation over Fairytale Texts [80.21033860436081]
本稿では, モデルが非現実的データ拡張を通じて, ジェンダーステレオタイプ摂動にどう反応するかを検討する。
実験結果から, 性別の摂動に直面すると, モデルの性能低下がわずかであることがわかった。
反現実的なトレーニングデータに基づいて微調整を行うと、モデルは反ステレオタイプな物語に対してより堅牢になる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-16T22:25:09Z) - MISGENDERED: Limits of Large Language Models in Understanding Pronouns [46.276320374441056]
我々は、英語のジェンダーニュートラル代名詞を正しく活用する能力について、人気言語モデルの評価を行った。
提案するMISGENDEREDは,大言語モデルが好む代名詞を正しく活用する能力を評価するためのフレームワークである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-06T18:27:52Z) - A Moral- and Event- Centric Inspection of Gender Bias in Fairy Tales at
A Large Scale [50.92540580640479]
7つの文化から得られた624個の妖精物語を含む妖精物語データセットにおいて,ジェンダーバイアスを計算的に解析した。
その結果,男性キャラクターの数は女性キャラクターの2倍であり,男女表現が不均等であることが判明した。
女性キャラクターは、注意、忠誠、尊厳に関する道徳的な言葉とより関連しているのに対し、男性キャラクターは、公正、権威に関する道徳的な単語とより関連している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-25T19:38:09Z) - They, Them, Theirs: Rewriting with Gender-Neutral English [56.14842450974887]
私たちは、英語でジェンダーインクルージョンを促進する一般的な方法である特異点についてケーススタディを行います。
本研究では, 人為的データを持たない1%の単語誤り率で, ジェンダーニュートラルな英語を学習できるモデルについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-12T21:47:48Z) - Multi-Dimensional Gender Bias Classification [67.65551687580552]
機械学習モデルは、性別に偏ったテキストでトレーニングする際に、社会的に望ましくないパターンを不注意に学習することができる。
本稿では,テキスト中の性バイアスを複数の実用的・意味的な次元に沿って分解する一般的な枠組みを提案する。
このきめ細かいフレームワークを用いて、8つの大規模データセットにジェンダー情報を自動的にアノテートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-01T21:23:20Z)
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。