論文の概要: Mitigating Gender Bias Amplification in Distribution by Posterior Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.06251v1
• Date: Wed, 13 May 2020 11:07:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-03 09:59:26.767888
• Title: Mitigating Gender Bias Amplification in Distribution by Posterior Regularization
• Title（参考訳）: 後方規則化によるジェンダーバイアス増幅の緩和
• Authors: Shengyu Jia, Tao Meng, Jieyu Zhao and Kai-Wei Chang
• Abstract要約: 本稿では,男女差の増幅問題について,分布の観点から検討する。 後続正則化に基づくバイアス緩和手法を提案する。 私たちの研究はバイアス増幅の理解に光を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.3529537096899
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Advanced machine learning techniques have boosted the performance of natural language processing. Nevertheless, recent studies, e.g., Zhao et al. (2017) show that these techniques inadvertently capture the societal bias hidden in the corpus and further amplify it. However, their analysis is conducted only on models' top predictions. In this paper, we investigate the gender bias amplification issue from the distribution perspective and demonstrate that the bias is amplified in the view of predicted probability distribution over labels. We further propose a bias mitigation approach based on posterior regularization. With little performance loss, our method can almost remove the bias amplification in the distribution. Our study sheds the light on understanding the bias amplification.
• Abstract（参考訳）: 高度な機械学習技術は、自然言語処理の性能を高めた。 しかし、最近の研究、例えばZhao et al. (2017) は、これらの技術がコーパスに隠された社会的偏見を不注意に捉え、さらに増幅していることを示している。 しかし、それらの分析はモデルのトップ予測のみで行われる。 本稿では、分布の観点から性別バイアスの増幅問題を考察し、ラベル上の予測確率分布の観点からバイアスが増幅されていることを示す。 さらに,後続正則化に基づくバイアス緩和手法を提案する。 性能損失が少ないため,本手法は分布のバイアス増幅をほぼ除去できる。 我々の研究はバイアス増幅の理解に光を当てている。

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