Apr, 2024

转换荷兰语：去偏向非二元代词的荷兰语共指消解系统

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TL;DR研究探讨荷兰指代消解系统对中性代词（如hen和die）的性能，比较了两种去偏见技术（CDA和delexicalisation）对非二元上下文的指代消解系统的影响，并引入了评估中性代词性能的新度量标准——代词得分。结果显示相较于有性别的对应词，中性代词的性能下降，然而CDA大大缩小了有性别和中性代词之间的性能差距，并且在资源有限的情况下仍然有效，证明了以最少资源和低计算成本实现有效去偏见的可行性。
发现论文，激发创造
  • 核指消解中的性别偏见：评估与去偏方法

    本研究介绍了一个新的基准数据集WinoBias，用于解决与性别偏见有关的指代消解问题。通过数据增强方法，结合现有的词嵌入去偏置技术，可以消除核心指代消解系统对WinoBias数据集中男女刻板定型实体的偏见，同时不会显著影响系统的表现。

    Apr, 2018

  • 核指消解中的性别偏见

    研究性别偏见对指代消解系统的影响，介绍Winogender schemas测试集，评估了三个公开的指代消解系统存在系统性的性别偏见，并将其与现实和文本性别统计数据相关联。

    Apr, 2018

  • Mind the GAP: 一个性别不明确代词平衡语料库

    该研究介绍了一个包含真实文本挑战的性别平衡标记语料库GAP，旨在解决自然语言理解中消歧代词的长期难题，并探索各种基线方法，最终表明结构和神经模型提供了有希望的补充线索。

    Oct, 2018

  • 匿名 BERT：性别代词解析挑战的一种增强方法

    使用BERT模型和新颖的数据增强策略，利用共同的填充名称对候选名字进行匿名化处理，提高数据量的同时使模型更好地识别名称、缩短标记长度，并消除与名称相关的性别和地域偏见，有效提升了Gendered Pronoun Resolution挑战的性能。

    May, 2019

  • 使用BERT解决具有性别歧视的不明确代词

    该论文研究了指代消解的一个子任务，代词消解，并描述了他们基于BERT的方法，该方法能够在性别平衡的情况下，达到92％的性能得分和更低的性别偏差。

    Jun, 2019

  • 使用BERT和抽取式问答框架进行性别代词消解

    本文中，我们提出了一种通过fine-tuned pre-trained BERT模型并使用抽取式问答形式的代替先前的基于coreference resolvers的代词消歧任务，从而克服这个性别偏见问题的解决方案，该模型可以在无需先验知识的情况下，在性别平衡的数据集上取得明显的结果 (F1值的绝对改善率达到22.2%)，还提出了通过ensemble模型结合多项选择和序列分类等方法进一步提高表现 (F1值的绝对改善率达到23.3%)，该模型已在第一届ACL会议关于自然语言处理的性别偏见共享任务中获得第九名的成绩。

    Jun, 2019

  • MISGENDERED: 大型语言模型在理解代词方面的局限性

    本文探讨了语言技术中的性别偏见问题，提出了一个 MISGENDERED 框架来评估语言模型的性别中性人称的正确使用，发现基于二元性别训练的语言模型在使用非二元人称时普遍存在误差和算法偏差。

    Jun, 2023

  • 您是在与 ['xem'] 或者 ['x', 'em'] 交谈吗? 关于标记化和处理LLM中的性别错误的研究

    通过研究语料数据稀缺对子词分词及大型语言模型中单词表示的影响，以及Byte-Pair Encoding (BPE)分词器在缺少特定词汇时与新代词性别错误相关性，提出了保持词语功能结构的新方法PTP来改善大型语言模型中的新代词一致性，实验证明PTP能够使新代词一致性从14.5%提升至58.4%。

    Dec, 2023

  • 重新审视英语Winogender范式的一致性、覆盖率和语法性

    本研究旨在解决存在于Winogender数据集中对代词不同语法形式的处理不一致、模板约束的违反和排版错误等问题，从而影响性别偏见测量的可靠性。我们提出了一个新的数据集Winogender 2.0，并提出一种新的方法评估核心指代中的代名词偏见，显示偏见特征不仅在代词集之间差异明显，而且在这些集的表面形式之间也存在变化。

    Sep, 2024

  • WinoPron：重新审视英语 Winogender 模式的一致性、覆盖范围和语法案例

    本研究针对使用 Winogender 模式评估核心指代解析中的性别偏见时存在的数据问题进行了深入分析，包括代词形式的等价处理、模板约束违反及排版错误。我们提出了新数据集 WinoPron，并开发了一种新的评估方法，以更全面地衡量核心指代解析中的代名词偏见，发现偏见特征不仅因代词集而异，也因其表面形式而异。

    Sep, 2024