論文の概要: Mitigating Biases in Toxic Language Detection through Invariant Rationalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.07240v1
• Date: Mon, 14 Jun 2021 08:49:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-15 16:11:10.641952
• Title: Mitigating Biases in Toxic Language Detection through Invariant Rationalization
• Title（参考訳）: 不変合理化による有害言語検出におけるバイアス緩和
• Authors: Yung-Sung Chuang, Mingye Gao, Hongyin Luo, James Glass, Hung-yi Lee, Yun-Nung Chen, Shang-Wen Li
• Abstract要約: 性別、人種、方言などの属性に対するバイアスは、毒性検出のためのほとんどのトレーニングデータセットに存在する。 本稿では,論理生成器と予測器から構成されるゲーム理論フレームワークである不変合理化(InvRat)を用いて,特定の構文パターンの素早い相関を除外することを提案する。 本手法は, 語彙属性と方言属性の両方において, 従来のデバイアス法よりも低い偽陽性率を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.36701068616367
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic detection of toxic language plays an essential role in protecting social media users, especially minority groups, from verbal abuse. However, biases toward some attributes, including gender, race, and dialect, exist in most training datasets for toxicity detection. The biases make the learned models unfair and can even exacerbate the marginalization of people. Considering that current debiasing methods for general natural language understanding tasks cannot effectively mitigate the biases in the toxicity detectors, we propose to use invariant rationalization (InvRat), a game-theoretic framework consisting of a rationale generator and a predictor, to rule out the spurious correlation of certain syntactic patterns (e.g., identity mentions, dialect) to toxicity labels. We empirically show that our method yields lower false positive rate in both lexical and dialectal attributes than previous debiasing methods.
• Abstract（参考訳）: 有害言語の自動検出は、ソーシャルメディア利用者、特に少数民族を言葉による虐待から守る上で重要な役割を担っている。 しかしながら、性別、人種、方言などの属性に対するバイアスは、毒性検出のためのほとんどのトレーニングデータセットに存在している。 バイアスは学習したモデルを不公平にし、人々の限界化をさらに悪化させる。 一般自然言語理解タスクにおける現在のデバイアス手法は,毒性検出器のバイアスを効果的に軽減することができないことを考慮し,合理的生成器と予測器からなるゲーム理論の枠組みであるinvariant rationalization (invrat) を用いて,特定の構文パターン(例えば同一性参照,方言)と毒性ラベルとのスパーラスな相関を除外する。 本手法は,従来のデバイアス法よりも語彙特性および方言特性の偽陽性率が低いことを実証的に示す。

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