論文の概要: Fair Embedding Engine: A Library for Analyzing and Mitigating Gender Bias in Word Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.13168v1
• Date: Sun, 25 Oct 2020 17:31:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 04:47:47.223680
• Title: Fair Embedding Engine: A Library for Analyzing and Mitigating Gender Bias in Word Embeddings
• Title（参考訳）: Fair Embedding Engine: 単語埋め込みにおける性バイアスの分析と緩和のためのライブラリ
• Authors: Vaibhav Kumar, Tenzin Singhay Bhotia, Vaibhav Kumar
• Abstract要約: 非テクスチュアルな単語埋め込みモデルは、トレーニングコーパスから性別、人種、宗教の人間のようなステレオタイプバイアスを継承することが示されている。 本稿では,単語埋め込みにおける性別バイアスの分析・緩和のためのライブラリであるFair Embedding Engine (FEE)について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.49645205111334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Non-contextual word embedding models have been shown to inherit human-like stereotypical biases of gender, race and religion from the training corpora. To counter this issue, a large body of research has emerged which aims to mitigate these biases while keeping the syntactic and semantic utility of embeddings intact. This paper describes Fair Embedding Engine (FEE), a library for analysing and mitigating gender bias in word embeddings. FEE combines various state of the art techniques for quantifying, visualising and mitigating gender bias in word embeddings under a standard abstraction. FEE will aid practitioners in fast track analysis of existing debiasing methods on their embedding models. Further, it will allow rapid prototyping of new methods by evaluating their performance on a suite of standard metrics.
• Abstract（参考訳）: 非文脈単語埋め込みモデルは、トレーニングコーパスから性別、人種、宗教の人間のようなステレオタイプバイアスを継承することが示されている。 この問題に対処するために、埋め込みの構文的および意味的実用性を損なうことなく、これらのバイアスを軽減することを目的とした大規模な研究が登場した。 本稿では,単語埋め込みにおける性別バイアスの分析・緩和を行うFair Embedding Engine (FEE)について述べる。 料金は、標準抽象の下で単語埋め込みにおける性別バイアスを定量化し、視覚化し、緩和するための様々な芸術技法を組み合わせる。 FEEは、組み込みモデル上の既存のデバイアス法を高速トラック分析する実践者を支援する。 さらに、標準メトリクスのスイートでパフォーマンスを評価することで、新しいメソッドの迅速なプロトタイピングを可能にする。

関連論文リスト

• GradBias: Unveiling Word Influence on Bias in Text-to-Image Generative Models [75.04426753720553]
  開集合におけるバイアスを特定し,定量化し,説明するための枠組みを提案する。 このパイプラインはLarge Language Model (LLM)を活用して、一連のキャプションから始まるバイアスを提案する。 このフレームワークには、OpenBiasとGradBiasの2つのバリエーションがあります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-29T16:51:07Z)
• Locating and Mitigating Gender Bias in Large Language Models [40.78150878350479]
  大規模言語モデル(LLM)は、人間の好みを含む事実や人間の認知を学ぶために、広範囲なコーパスで事前訓練されている。 このプロセスは、社会においてバイアスや一般的なステレオタイプを取得するこれらのモデルに必然的に導かれる可能性がある。 本稿では,職業代名詞の性別バイアスを軽減する知識編集手法LSDMを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T13:57:43Z)
• Bias and Fairness in Large Language Models: A Survey [73.87651986156006]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)のバイアス評価と緩和手法に関する総合的な調査を行う。 まず、自然言語処理における社会的偏見と公平性の概念を統合し、形式化し、拡張する。 次に,3つの直感的な2つのバイアス評価法と1つの緩和法を提案し,文献を統一する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-02T00:32:55Z)
• Gender Biases in Automatic Evaluation Metrics for Image Captioning [87.15170977240643]
  画像キャプションタスクのためのモデルに基づく評価指標において、性別バイアスの体系的研究を行う。 偏りのある世代と偏りのない世代を区別できないことを含む、これらの偏りのあるメトリクスを使用することによる負の結果を実証する。 人間の判断と相関を損なうことなく、測定バイアスを緩和する簡便で効果的な方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T04:27:40Z)
• Social Biases in Automatic Evaluation Metrics for NLG [53.76118154594404]
  本稿では,単語埋め込みアソシエーションテスト(WEAT)と文埋め込みアソシエーションテスト(SEAT)に基づく評価手法を提案する。 我々は、画像キャプションやテキスト要約タスクにおける性別バイアスの影響を調査するために、性別対応メタ評価データセットを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-17T08:55:26Z)
• Word Embeddings via Causal Inference: Gender Bias Reducing and Semantic Information Preserving [3.114945725130788]
  本稿では、因果推論の枠組みを利用して、ジェンダーバイアスを効果的に除去する手法を提案する。 総括実験により,提案手法は男女の偏りを解消する作業において,最先端の成果を達成できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-09T19:57:22Z)
• Balancing out Bias: Achieving Fairness Through Training Reweighting [58.201275105195485]
  自然言語処理におけるバイアスは、性別や人種などの著者の特徴を学習するモデルから生じる。 既存のバイアスの緩和と測定方法は、著者の人口統計学と言語変数の相関を直接考慮していない。 本稿では,インスタンス再重み付けを用いたバイアス対策法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-16T23:40:28Z)
• Nurse is Closer to Woman than Surgeon? Mitigating Gender-Biased Proximities in Word Embeddings [37.65897382453336]
  単語ベクターの空間配置に隠された性別バイアスを緩和することは,既存の単語埋め込みの処理方法では不可能である。 我々は,単語ベクトルに存在するバイアスを排除し,隣接するベクトルの空間分布を変化させる,新しいジェンダーデバイアス手法であるRAN-Debiasを提案する。 我々はまた、新しいバイアス評価指標、ジェンダーベースIllicit Proximity Estimate (GIPE)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-02T20:50:43Z)
• Double-Hard Debias: Tailoring Word Embeddings for Gender Bias Mitigation [94.98656228690233]
  本稿では,性別サブスペースの推測と削除に先立って,コーパス正規性に対する単語埋め込みを浄化する手法を提案する。 本手法は,事前学習した単語埋め込みの分布的意味を保ちつつ,性別バイアスを従来の手法よりもはるかに大きい程度に低減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-03T02:33:20Z)
• Neutralizing Gender Bias in Word Embedding with Latent Disentanglement and Counterfactual Generation [25.060917870666803]
  適応的な勾配反転層を有するシアム自動エンコーダ構造を導入する。 我々の構造は,単語の意味潜時情報と性別潜時情報を,非結合潜時次元に分離することを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-07T05:16:48Z)
• Joint Multiclass Debiasing of Word Embeddings [5.1135133995376085]
  本稿では,複数のバイアス次元を同時に脱バイアスできる多クラス脱バイアス手法を提案する。 単語埋め込みにおけるベクトル間の有意義な関係を維持しながら、私たちの概念がバイアスを減らすか、あるいは完全に排除できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-09T22:06:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。