GFG -- 性别公平生成：CALAMITA挑战
计算与语言
2024-12-31 v2
摘要
性别公平语言旨在通过使用包含所有身份并避免强化性别刻板印�的术语和表达来促进性别平等。在高度性别标记的语言（如意大利语）中，实施性别公平策略尤其具有挑战性。为此，性别公平生成挑战旨在帮助转向性别公平语言。该挑战旨在评估和监控单语和跨语境中性别公平语言的识别和生成，包括三个任务：（1）意大利语句子中性别标记表达的检测；（2）将性别标记表达改写为性别公平替代方案；（3）从英语到意大利语的自动翻译中的性别公平语言生成。该挑战依赖三个不同的注释数据集：GFL-it语料库，其中包含从Brescia大学提供的行政文件中提取的意大利语文本；GeNTE是一个基于Europarl数据集子集构建的双语测试集，用于性别中性改写和翻译；以及Neo-GATE，一个用于评估意大利语中非二元中性词缀的双语测试集，用于公平表述和翻译任务。最后，针对每个任务使用特定指标进行评估：任务1使用BERTScore在数据集每个条目上计算的F1分数平均值；任务2和3使用性别中性分类器测量的准确率；以及使用覆盖加权准确率。
引用
@article{arxiv.2412.19168,
title = {GFG -- Gender-Fair Generation: A CALAMITA Challenge},
author = {Simona Frenda and Andrea Piergentili and Beatrice Savoldi and Marco Madeddu and Martina Rosola and Silvia Casola and Chiara Ferrando and Viviana Patti and Matteo Negri and Luisa Bentivogli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.19168},
year = {2024}
}
备注
To refer to this paper please cite the CEUR-ws publication available at https://ceur-ws.org/Vol-3878/