EMNLPSep, 2019

探讨具有语法性别的语言中的性别偏见

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TL;DR该研究提出了一种新的度量标准来评估西班牙语和法语等语言中的词嵌入性别偏见，并进一步证明了双语词嵌入与英文词嵌入存在性别偏见的一致性。同时作者还提供了一种新的方法用于缓解这种偏见。实验结果表明这些方法有效地减少了性别偏见，同时也保持了嵌入向量的实用性。
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发现论文，激发创造
  • 测量具有性别语言的词嵌入中的性别偏见需要分离语法性别信号

    研究发现，语言的语法性别可能会影响词嵌入的性别信息，提出了一种后处理方法来度量、分离和评价语法性别信号，检验发现此方法有效地减少了法语、德语、意大利语的效应量，并认为分离语法性别信号可以提高语义机器学习任务的性能。

    Jun, 2022

  • 多语言嵌入和跨语言转移中的性别偏见

    本研究关注多语言词向量中的性别偏见对迁移学习的影响，并提出了量化多语言词向量性别偏差的方法。结果表明，不同目标空间上的多语言词向量性别偏差受到不同的影响，对于下游任务的使用提供建议。

    May, 2020

  • 利用大型语言模型衡量性别化语言中的性别偏见

    该论文介绍了一种利用大型语言模型对西班牙语语料库进行定量分析性别表达的新方法，通过识别和分类与人类实体相关的具有性别特征的名词和代词，揭示了四个广泛使用的基准数据集中存在的显著性别差异，从男性到女性的比例范围从 4:1 到 6:1，这些发现证明了我们方法在性别语言中进行偏见量化的价值，并建议在自然语言处理中应用该方法，为更公平的语言技术发展做出贡献。

    Jun, 2024

  • 跨语言词嵌入中，语法性别联系高于主题性别偏见

    研究发现，语义的向量空间模型存在人类文化中不良偏见的问题，特别是主题性别偏见交互作用，并被语法性别偏见效应超过；同时，这些偏见可以通过语料库词形还原得以减轻，这对机器翻译等下游应用有重要的启示。

    May, 2020

  • 评估印地语 - 英语机器翻译中的性别偏见

    本研究旨在评估和量化印地 - 英语机器翻译系统中的性别偏见，并实现了一种基于语法考虑的修改版本的现有 TGBI 度量标准，同时比较了预先训练的嵌入和我们的机器翻译模型所学习的嵌入的多个指标上产生的偏差测量结果。

    Jun, 2021

  • 词向量中的性别偏见：频率、语法和语义的全面分析

    研究发现，英语语料库中的统计规律将社会中已知的性别偏见编码为词嵌入中的群体偏见。使用单类别词嵌入关联测试，作者发现广泛存在性别偏差，这些偏差在词频、词性标记、语义类别和情绪情感方面均有所不同。男性更倾向于与技术、工程、宗教、体育和暴力等概念相关联，而女性则偏向于涉及外观和厨房等领域。同时，男性相关的词汇具有更强的情绪唤起和主导性，而女性相关的词汇则更加温馨。

    Jun, 2022

  • 评估上下文词嵌入中的潜在性别偏见

    在研究中，我们发现标准词嵌入即使经过去偏差处理，其性别偏差仍然很高，而上下文词嵌入则能够减少这种性别偏差，从而为自然语言处理应用提供更公正的结果。

    Apr, 2019

  • 荷兰语词嵌入的偏差评估

    本研究使用 Word Embeddings Association Test (WEAT)、Clustering 和 Sentence Embeddings Association Test (SEAT) 等方法，衡量荷兰语词嵌入中的性别偏见，并使用 Hard-Debias 和 Sent-Debias 调控方法，探索性别偏见对下游任务的影响。结果表明，传统和上下文嵌入中存在性别偏见，研究人员提供了翻译荷兰语数据集和减轻偏误的嵌入。

    Oct, 2020

  • 利用词嵌入技术消除神经机器翻译中的性别偏差

    本文提出使用词向量以减少神经机器翻译中性别偏见的方法并应用于 Transformer 翻译结构中，通过评估在 WMT 英西标准测试上的结果，展示出一定的性能提高和在职业测试集上消除基线系统已存在的偏见。

    Jan, 2019

  • 基于词嵌入的性别偏见度量的不良频率依赖性

    本文研究了使用基于词嵌入的偏差度量方法在衡量女性和男性性别偏差时词频对结果的影响，并发现 Skip-gram with negative sampling 和 GloVe 往往会在高频词中检测到男性偏见，而 GloVe 往往会在低频词中检测到女性偏见，并进一步通过与基于点互信息的替代度量方法进行比较，证明了频率对度量结果的影响来自度量本身而非词汇相关性，这种影响是虚假和有问题的，因为偏见度量应该专门依赖于词共现而不是个体词频，尽管基于点互信息的度量略微偏向男性，但它并不表现出清晰的频率依赖关系。

    Jan, 2023