ACLJun, 2023

意大利女性被害新闻的责任视角转移

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TL;DR通过使用无监督，零样本和少量样本的方法来改写低责任感和高责任感的语句，以改变对施暴者的责任感知水平，该研究提出了一项新的任务，即自动改写基于性别的暴力描述，以促进替代视角的访问和提高透视写作的意识。
gender-based violenceperspective-based writingquasi-parallel datasetmbart-basedgpt3-based
发现论文，激发创造
  • 女性遇害新闻报道中的责任感知预测

    本研究通过对意大利报纸语料库中自动提取的 GBV 描述的大规模感知调查和回归模型的训练，展示了不同语言选择会引发不同的责任感知，并且这样的感知可以被自动建模。

    Sep, 2022

  • 他说她说：对话视角转换的风格转移

    本文定义了一个新的风格转移任务：视角转换，展示了如何利用该任务提高对话纵观述和新闻摘要模型的性能。

    Oct, 2022

  • 代词的故事：可解释性指导对公正指令调整机器翻译中的性别偏见缓解

    探讨了细调指令模型在机器翻译中存在性别偏见的问题，并提出了基于少样本学习的易于实施且有效的偏见缓解解决方案，以实现更公平的翻译。

    Oct, 2023

  • 完美的受害者：对性暴力受害者司法态度的计算分析

    本研究致力于开发计算模型以分析以色列法院的法官在性暴力案件中对受害者的态度，核心问题是法官在裁定受害者信誓之时是否对强奸神话有共鸣。我们先针对评估法官对受害者可信度的态度进行本体论，然后创建一个人工注释数据集合以及相应模型用于提取法庭案件中的信誓标签。本体论、数据、模型已备请求查阅。

    May, 2023

  • 评测性别中性代词的翻译性别偏见

    本研究提出了一种用于评估机器翻译系统性别偏见的测试集方案，并构建了一组既不带有偏见性别也不过度偏向一侧的词组，然后通过该方案评估了传统机器翻译系统的性别偏见。

    May, 2019

  • 多语种性别偏见探测的视角

    通篇论文研究了性别偏见如何通过语言和语言技术表达，并且扩展了对多语言环境中性别偏见的研究，强调了多语言和多元文化视角对于理解社会偏见的重要性。

    Mar, 2024

  • 临界视角：透视 API 中存在的陷阱的基准

    本文讨论如何对互联网内容中的 “有害” 语言进行检测，重点介绍了来自 Jigsaw 的最新分数评估工具 PERSPECTIVE，以及我们提出的新基准 SASS，并探讨了 PERSPECTIVE 在 SASS 上表现不足的问题。本文的研究表明，对于已经应用于有害性检测的工具的假设进行质疑十分重要，以预测和防止任何不公平的伤害。

    Jan, 2023

  • 在形态句法镜头下：对语音翻译性别偏见的多方位评估

    通过对自然、性别敏感的 MuST-SHE 语料库进行 POS 和一致性链的语言学注释，在英法 / 意大利语 / 西班牙语三种语言方向上针对不同数量的数据和不同的词语分割技术进行多方面评估，揭示了性别偏见的模型行为，及其在多个细粒度层次上的检测价值。

    Mar, 2022

  • 基于长短期记忆网络（LSTM）的巴西警方报告中前置妇女谋杀风险模式识别

    该研究使用长短期记忆（LSTM）技术对巴西警方报告中的女性亲杀案前的行为模式进行分析，并通过文本描述预测风险水平。第一目标是将报告内容分类为较低或较高的受害者被谋杀风险，实现了 66% 的准确率。第二个方法是根据事件序列预测受害者可能经历的下一步行动，为了理解和评估家庭暴力的风险，为当局提供有价值的洞察力以保护妇女并防止情况升级。

    Jan, 2024

  • 赤裸上身且危险：量化一个在线小说创作社区中性别偏见的语言信号

    通过自然语言处理和众包的刻板印象词汇表相结合的方法，该研究探讨了 1.8 亿个单词中男女在小说中的性别代表、描述、行为以及作者使用性别刻板印象之间的联系，并发现男性占比较高和传统的性别刻板印象在我们的语料库中几乎普遍存在，然而只有其中一些如性感或暴力的男性才会与高评价的故事相关。最后，尽管女性常常成为负面刻板印象的对象，但女性作者与男性作者一样容易写出这样的刻板印象。

    Mar, 2016