Modeller för inbäddning av ord har blivit en grundläggande komponent i ett brett spektrum av tillämpningar för behandling av naturligt språk (NLP). Inbäddningar som är utbildade på människogenererad korpora har dock visat sig ärva starka könsstereotyper som återspeglar sociala konstruktioner. För att ta itu med denna oro föreslår vi i detta dokument ett nytt utbildningsförfarande för att lära sig könsneutrala ordinslag. Vår strategi syftar till att bevara könsinformationen i vissa dimensioner av ordvektorer och samtidigt tvinga andra dimensioner att vara fria från könsinflytande. Baserat på den föreslagna metoden genererar vi en genusNeutral variant av GloVe (GN-GloVe). Kvantitativa och kvalitativa experiment visar att GN-GloVe framgångsrikt isolerar könsinformation utan att offra funktionaliteten i den inbyggda modellen.
I (författare?) REF, Det föreslås att ändra Glove inbäddningar genom att spara könsinformation i vissa dimensioner av ordet inbäddningar samtidigt som de andra dimensionerna inte har något samband med kön.
Learning Gender-Neutral Word Embeddings
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}