抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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単語埋め込み連想試験(WEAT)の新規なアプリケーションを導入し,単語埋め込み連想と人間態度と行動の相関を特定し,概念に関連する単語を自動的に検出するために,単語埋込みにおける微分バイアスと態度を評価する方法を検討した。COVID-19行動を研究する専門家精神科医が作成した調査と試料応答に基づいて開発したCOVID-19検証単語のセットと共に,COVID-19の試験データを用いて,COVID-19に関連する関連の進化を測定することにより,著者らの方法を評価した。最初に,WEATを用いて測定した単語連想は,埋込み訓練コーパスを生成する母集団の行動と態度と相関することを示した。著者らは,COVID-19態度と行動に関連したCOVID US調査データによる英語-言語単語埋込みの対話的集合から単語埋込み連想の間のピアソンρを採用した。著者らは,WEAT関連と調査結果の間に統計的に有意な相関を,23の調査質問の19について見出し,ピアソンのρは0.96と高かった。10の質問に対する調査応答は,調査の前に数週間からTwitterデータに訓練された埋込みにおけるWEAT関連と相関する。また,単一属性単語グループとの会合の強さを測定する単極単語埋込み連想テスト(U-WEAT)を,2つの対立する極性属性グループ間よりも導入した。OregonからのTwitterデータに訓練された埋込みにおいて,U-WEATは,コーパスが訓練された時間期間中のCOVID-19に関連した言語の有病率にもかかわらず,COVID-19概念グループとのそれらの関連に基づく検証単語の88%に対して正の効果サイズを返す。U-WEATによって同定された他の単語の定性分析は,COVID-19に関連した広範囲の人々,場所,行動,および態度を明らかにした。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
