論文の概要: Stereotype and Skew: Quantifying Gender Bias in Pre-trained and Fine-tuned Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.09688v2
• Date: Tue, 16 Feb 2021 14:17:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-16 09:20:07.142707
• Title: Stereotype and Skew: Quantifying Gender Bias in Pre-trained and Fine-tuned Language Models
• Title（参考訳）: ステレオタイプとスキュー : 事前学習と微調整言語モデルにおけるジェンダーバイアスの定量化
• Authors: Daniel de Vassimon Manela, David Errington, Thomas Fisher, Boris van Breugel, Pasquale Minervini
• Abstract要約: 本稿では,文脈言語モデルにおける性別バイアスの定量化と分析を行う,スキューとステレオタイプという2つの直感的な指標を提案する。 性別のステレオタイプは、アウト・オブ・ボックスモデルにおける性別の歪とほぼ負の相関関係にあり、これらの2種類のバイアスの間にトレードオフが存在することを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.378664454650768
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes two intuitive metrics, skew and stereotype, that quantify and analyse the gender bias present in contextual language models when tackling the WinoBias pronoun resolution task. We find evidence that gender stereotype correlates approximately negatively with gender skew in out-of-the-box models, suggesting that there is a trade-off between these two forms of bias. We investigate two methods to mitigate bias. The first approach is an online method which is effective at removing skew at the expense of stereotype. The second, inspired by previous work on ELMo, involves the fine-tuning of BERT using an augmented gender-balanced dataset. We show that this reduces both skew and stereotype relative to its unaugmented fine-tuned counterpart. However, we find that existing gender bias benchmarks do not fully probe professional bias as pronoun resolution may be obfuscated by cross-correlations from other manifestations of gender prejudice. Our code is available online, at https://github.com/12kleingordon34/NLP_masters_project.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,WinoBias代名詞解決課題に取り組む際に,文脈言語モデルに存在する性別バイアスの定量化と解析を行う,スキューとステレオタイプという2つの直感的な指標を提案する。 性別のステレオタイプは、アウト・オブ・ボックスモデルにおける性別の歪とほぼ負の相関関係にあり、これらの2種類のバイアスの間にトレードオフが存在することを示唆している。 バイアスを軽減する2つの方法を検討する。 最初のアプローチは、ステレオタイプを犠牲にしてスクリューを取り除くのに有効なオンライン手法である。 2つ目は、ELMoの以前の作業に触発され、強化されたジェンダーバランスデータセットを使用してBERTの微調整を含む。 その結果,スキューとステレオタイプの両方が,未修正の微調整と比較して減少することがわかった。 しかし,既存の性別バイアスベンチマークでは,代名詞分解能が性偏見の他の徴候との相互相関によって損なわれる可能性があるため,プロの偏見を十分に調査していないことが判明した。 私たちのコードはhttps://github.com/12kleingordon34/NLP_masters_project.comで公開されている。

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