論文の概要: Debiasing Methods in Natural Language Understanding Make Bias More Accessible

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04095v1
• Date: Thu, 9 Sep 2021 08:28:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-11 04:13:35.429648
• Title: Debiasing Methods in Natural Language Understanding Make Bias More Accessible
• Title（参考訳）: 自然言語理解におけるバイアス回避手法
• Authors: Michael Mendelson and Yonatan Belinkov
• Abstract要約: 自然言語理解(NLU)における近年のデバイアス化手法は,モデルを押して非バイアス予測を行うことにより,そのようなデータセットの性能を向上させる。 本稿では,言語モデルにおけるバイアスのポストホック解釈を可能にする,一般的な探索型フレームワークを提案する。 反故意に、言語モデルが偏見のない体制にプッシュされるほど、バイアスが実際に内部表現にエンコードされることが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.877572447481683
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Model robustness to bias is often determined by the generalization on carefully designed out-of-distribution datasets. Recent debiasing methods in natural language understanding (NLU) improve performance on such datasets by pressuring models into making unbiased predictions. An underlying assumption behind such methods is that this also leads to the discovery of more robust features in the model's inner representations. We propose a general probing-based framework that allows for post-hoc interpretation of biases in language models, and use an information-theoretic approach to measure the extractability of certain biases from the model's representations. We experiment with several NLU datasets and known biases, and show that, counter-intuitively, the more a language model is pushed towards a debiased regime, the more bias is actually encoded in its inner representations.
• Abstract（参考訳）: バイアスに対するモデルロバスト性は、注意深く設計された分散データセットの一般化によってしばしば決定される。 自然言語理解(NLU)における近年のデバイアス化手法は,モデルを押して非バイアス予測を行うことにより,そのようなデータセットの性能を向上させる。 このような方法の背景にある前提は、モデルの内部表現においてより堅牢な特徴の発見につながるというものである。 本稿では,言語モデルにおけるバイアスのポストホックな解釈を可能にし,モデル表現から特定のバイアスの抽出可能性を測定するための情報理論的手法を提案する。 我々は、いくつかのNLUデータセットと既知のバイアスを実験し、反故意に、言語モデルがデバイアス状態にプッシュされるほど、よりバイアスが実際に内部表現にエンコードされることを示す。

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