表現そのものに着目し、ある単語とある単語の距離本研究では単語埋め込みの直接バイアス評価手が適当かどうかなどを以ってしてバイアスを評価す法であるRNSBと、間接バイアス評価のWinoBiasる。それに対し、間接評価では評価対象の単語埋めとの相関関係を調査する。単語埋め込みは膨大なテ込みを用いてある自然言語処理システムを学習さキストコーパスから単語の意味を実数ベクトルのせ、そのシステムがバイアスのかかった挙動を示す形で学習することができるが、同時にバイアスも学かどうかを以ってして元の単語埋め込みのバイアス習してしまう。バイアスの評価手法としては直接評の有無を判断する。間接評価では単語埋め込みが実価と間接評価があるが、両者の関係を調査した研際に自然言語処理システム内で用いられたときの究は少ない。そこで本研究では既存研究に倣って振る舞いを見るという、より現実に即したシナリオ様々な度合いのバイアスを持つ単語埋め込みを作でバイアスの分析を行なっており、バイアスが社会成し、RNSB、WinoBias両方でそのバイアスを測定に与える影響が分かりやすいという利点がある。一し、両者の相関係数を計算した。結果としてRNSB方、直接評価では調べたいバイアスを単語集合を指はWinoBiasと負の相関を持つことが分かった。定することで決められるので、比較的自由に様々な種類のバイアスを調べることができる。直接評価と

間接評価、それぞれに長所があるため両方の視点を自然言語処理技術が進歩していく中で、これらの以ってバイアスの問題に取り組む必要がある。技術が我々の日常生活に与える影響も拡大していしかし、両者の関係性はよく分かっているとは言る。一方でこれらの技術が男女差別や人種差別とい難い。Goldfarb-Tarrantetal.(2021)[3]は広く使わいった偏見、バイアスを助長しているという問題れる直接バイアス評価手法のWEAT[2]と間接バイ点にも注目が集まっている[1,2]。本研究ではこうアス評価が多くのケースで相関しないことを発見しいったバイアスに対処する一歩として単語埋め込みた。ただ、その他の直接バイアス評価も同じ問題をのバイアス評価手法に焦点を当てる。持つのかはまだ分かっていない。そこで本研究では単語埋め込みは膨大なテキストコーパスを用いて別の直接バイアス評価手法であるRNSB[4]と間接単語の分布的意味を事前に学習することで、様々なバイアス評価との相関関係を調査する。RNSBは直後段の自然言語処理タスクにおいて性能の向上を図接バイアス評価の枠組みの中にありながら、間接バることができる技術である。有用性が高い反面、テイアス評価と同様に機械学習モデルを学習させてバキストコーパスに含まれているバイアスを学習し、イアスを計測するプロービング手法を取っている。それが後段の多くの自然言語処理タスクに影響を与このことから間接バイアス評価との相関が高いことえる危険性を孕んでいる。それゆえ単語埋め込みのが予想される。バイアスを正確に測定し、自然言語処理技術がバイ実験方法としてはGoldfarb-Tarrantetal.(2021)に倣アスなく動作することを担保することは重要な課題い、様々な度合いのバイアスを持つ単語埋め込みをとなる。作成し、WEAT、RNSB、間接バイアス評価でバイア単語埋め込みのバイアス評価には大きく分けて直スを測定する。その結果RNSBは間接バイアス評価接評価(Intrinsicbiasmetric)と間接評価(Extrinsicbiasと負の相関を持つことが示された。一方で相関の強―2825―.さはWEATよりは高く、改良次第で信頼に値する直接バイアス評価になりうることも示唆された。