We quantify the evolution of gender stereotypes in Japan from 1900 to 1999 using a series of 100 word embeddings, each trained on a corpus from a specific year. We define the gender stereotype value to measure the strength of a word's gender association by computing the difference in cosine similarity of the word to female- versus male-related attribute words. We examine trajectories of gender stereotype across three traditionally gendered domains: Home, Work, and Politics, as well as occupations. The results indicate that language-based gender stereotypes partially evolved to reflect women's increasing participation in the workplace and politics: Work and Politics domains become more strongly female-stereotyped over the years. Yet, Home also became more female-stereotyped, suggesting that women were increasingly viewed as fulfilling multiple roles such as homemakers, workers, and politicians, rather than having one role replace another. Furthermore, the strength of female stereotype for occupations positively correlate with the proportion of women in each occupation, indicating that word-embedding-based measures of gender stereotype mirrored demographic shifts to a considerable extent.


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分散式表示即将语言表示为稠密、低维、连续的向量。 研究者最早发现学习得到词嵌入之间存在类比关系。比如apple−apples ≈ car−cars, man−woman ≈ king – queen 等。这些方法都可以直接在大规模无标注语料上进行训练。词嵌入的质量也非常依赖于上下文窗口大小的选择。通常大的上下文窗口学到的词嵌入更反映主题信息,而小的上下文窗口学到的词嵌入更反映词的功能和上下文语义信息。
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