中文自然语言处理多任务中的职业性别偏见测量(Measurement of Occupational Gender Bias in Chinese Natural Language Processing Tasks)

Mengqing Guo (郭梦清), Jiali Li (李加厉), Jishun Zhao (赵继舜), Shucheng Zhu (朱述承), Ying Liu (刘颖), Pengyuan Liu (刘鹏远)


Abstract
“尽管悲观者认为,职场中永远不可能存在性别平等。但随着人们观念的转变,愈来愈多的人们相信,职业的选择应只与个人能力相匹配,而不应由个体的性别决定。目前已经发现自然语言处理的各个任务中都存在着职业性别偏见。但这些研究往往只针对特定的英文任务,缺乏针对中文的、综合多任务的职业性别偏见测量研究。本文基于霍兰德职业模型,从中文自然语言处理中常见的三个任务出发,测量了词向量、共指消解和文本生成中的职业性别偏见,发现不同任务中的职业性别偏见既有一定的共性,又存在着独特的差异性。总体来看,不同任务中的职业性别偏见反映了现实生活中人们对于不同性别所选择职业的刻板印象。此外,在设计不同任务的偏见测量指标时,还需要考虑如语体、词序等语言学要素的影响。”
Anthology ID:
2022.ccl-1.46
Volume:
Proceedings of the 21st Chinese National Conference on Computational Linguistics
Month:
October
Year:
2022
Address:
Nanchang, China
Venue:
CCL
SIG:
Publisher:
Chinese Information Processing Society of China
Note:
Pages:
510–522
Language:
Chinese
URL:
https://aclanthology.org/2022.ccl-1.46
DOI:
Bibkey:
Cite (ACL):
Mengqing Guo, Jiali Li, Jishun Zhao, Shucheng Zhu, Ying Liu, and Pengyuan Liu. 2022. 中文自然语言处理多任务中的职业性别偏见测量(Measurement of Occupational Gender Bias in Chinese Natural Language Processing Tasks). In Proceedings of the 21st Chinese National Conference on Computational Linguistics, pages 510–522, Nanchang, China. Chinese Information Processing Society of China.
Cite (Informal):
中文自然语言处理多任务中的职业性别偏见测量(Measurement of Occupational Gender Bias in Chinese Natural Language Processing Tasks) (Guo et al., CCL 2022)
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PDF:
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