論文の概要: Towards Understanding and Mitigating Social Biases in Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13219v1
• Date: Thu, 24 Jun 2021 17:52:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-25 15:22:02.499547
• Title: Towards Understanding and Mitigating Social Biases in Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルにおける社会的バイアスの理解と緩和に向けて
• Authors: Paul Pu Liang, Chiyu Wu, Louis-Philippe Morency, Ruslan Salakhutdinov
• Abstract要約: 大規模事前訓練言語モデル(LM)は、望ましくない表現バイアスを示すのに潜在的に危険である。 テキスト生成における社会的バイアスを軽減するためのステップを提案する。 我々の経験的結果と人的評価は、重要な文脈情報を保持しながらバイアスを緩和する効果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 107.82654101403264
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As machine learning methods are deployed in real-world settings such as healthcare, legal systems, and social science, it is crucial to recognize how they shape social biases and stereotypes in these sensitive decision-making processes. Among such real-world deployments are large-scale pretrained language models (LMs) that can be potentially dangerous in manifesting undesirable representational biases - harmful biases resulting from stereotyping that propagate negative generalizations involving gender, race, religion, and other social constructs. As a step towards improving the fairness of LMs, we carefully define several sources of representational biases before proposing new benchmarks and metrics to measure them. With these tools, we propose steps towards mitigating social biases during text generation. Our empirical results and human evaluation demonstrate effectiveness in mitigating bias while retaining crucial contextual information for high-fidelity text generation, thereby pushing forward the performance-fairness Pareto frontier.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の手法は、医療、法制度、社会科学といった現実世界で展開されるため、これらの敏感な意思決定プロセスにおいて、社会的バイアスやステレオタイプをどのように形作るかを認識することが不可欠である。 このような実世界の展開の中には、大規模な事前学習された言語モデル(lms)があり、望ましくない表現バイアスを顕現するのに潜在的に危険である。 LMの公平性を改善するためのステップとして、新しいベンチマークやメトリクスを提案する前に、いくつかの表現バイアス源を慎重に定義する。 これらのツールを用いて、テキスト生成時の社会的偏見を軽減するためのステップを提案する。 実験結果と人的評価は,高忠実度テキスト生成において重要な文脈情報を保持しつつバイアス軽減効果を示し,パレートフロンティアを推進している。

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