BiaSWE: An Expert Annotated Dataset for Misogyny Detection in Swedish

要約

この研究では、スウェーデン語での女性嫌悪検出に合わせて調整された専門家に認定されたデータセットであるBiasweを作成するプロセスを紹介します。
スウェーデン語の女性嫌悪の文化的および言語的特異性に対処するために、私たちは社会科学や人文科学の専門家と協力しました。
学際的なチームは、スウェーデンの文脈で女性嫌悪のニュアンスを捉えるために、ドメインの知識と言語の専門知識の両方を組み込んだ厳格な注釈プロセスを開発しました。
この方法論により、データセットは文化的に関連性があるだけでなく、低リソース言語のバイアス検出におけるより広範な努力とも一致することが保証されます。
データセットは、注釈ガイドラインとともに、さらなる研究に公開されています。

要約(オリジナル)

In this study, we introduce the process for creating BiaSWE, an expert-annotated dataset tailored for misogyny detection in the Swedish language. To address the cultural and linguistic specificity of misogyny in Swedish, we collaborated with experts from the social sciences and humanities. Our interdisciplinary team developed a rigorous annotation process, incorporating both domain knowledge and language expertise, to capture the nuances of misogyny in a Swedish context. This methodology ensures that the dataset is not only culturally relevant but also aligned with broader efforts in bias detection for low-resource languages. The dataset, along with the annotation guidelines, is publicly available for further research.

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