論文の概要: Demographics Should Not Be the Reason of Toxicity: Mitigating Discrimination in Text Classifications with Instance Weighting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14088v3
• Date: Thu, 20 Aug 2020 14:22:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 10:07:20.663651
• Title: Demographics Should Not Be the Reason of Toxicity: Mitigating Discrimination in Text Classifications with Instance Weighting
• Title（参考訳）: 人口統計学は毒性の原因ではない--例重み付けによるテキスト分類における識別の緩和
• Authors: Guanhua Zhang, Bing Bai, Junqi Zhang, Kun Bai, Conghui Zhu and Tiejun Zhao
• Abstract要約: テキスト分類データセットにおける意図しないバイアスを,非識別分布から識別分布への選択バイアスの一種として定式化する。 本手法は, モデル一般化能力を著しく損なうことなく, 意図しないバイアスの影響を効果的に緩和することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.87473475196733
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the recent proliferation of the use of text classifications, researchers have found that there are certain unintended biases in text classification datasets. For example, texts containing some demographic identity-terms (e.g., "gay", "black") are more likely to be abusive in existing abusive language detection datasets. As a result, models trained with these datasets may consider sentences like "She makes me happy to be gay" as abusive simply because of the word "gay." In this paper, we formalize the unintended biases in text classification datasets as a kind of selection bias from the non-discrimination distribution to the discrimination distribution. Based on this formalization, we further propose a model-agnostic debiasing training framework by recovering the non-discrimination distribution using instance weighting, which does not require any extra resources or annotations apart from a pre-defined set of demographic identity-terms. Experiments demonstrate that our method can effectively alleviate the impacts of the unintended biases without significantly hurting models' generalization ability.
• Abstract（参考訳）: 近年のテキスト分類の普及に伴い、研究者はテキスト分類データセットに意図しない偏りがあることを発見した。 例えば、一部の人口統計学的アイデンティティ項(例えば「ゲイ」や「ブラック」)を含むテキストは、既存の乱用言語検出データセットで乱用されやすい。 結果として、これらのデータセットで訓練されたモデルは、単に「ゲイ」という言葉のために、"she makes me happy to be gay"のような文を乱用していると考える可能性がある。 本稿では,テキスト分類データセットにおける意図しないバイアスを,非識別分布から識別分布への選択バイアスの一種として定式化する。 さらに,この形式化に基づき,非差別分布をインスタンス重み付けを用いて回復し,事前定義された人口統計学的アイデンティティのセットとは別に,追加のリソースやアノテーションを必要としないモデル非依存デバイアストレーニングフレームワークを提案する。 実験により, 本手法はモデルの一般化能力を著しく損なうことなく, 意図しないバイアスの影響を効果的に軽減できることを示した。

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