論文の概要: Fairness-aware Class Imbalanced Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10444v1
• Date: Tue, 21 Sep 2021 22:16:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-23 23:09:12.730739
• Title: Fairness-aware Class Imbalanced Learning
• Title（参考訳）: 公平なクラス不均衡学習
• Authors: Shivashankar Subramanian, Afshin Rahimi, Timothy Baldwin, Trevor Cohn, Lea Frermann
• Abstract要約: つぶやきの感情と職業分類のロングテール学習手法を評価する。 フェアネスを強制する手法により、マージンロスに基づくアプローチを拡張します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.45784950421179
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Class imbalance is a common challenge in many NLP tasks, and has clear connections to bias, in that bias in training data often leads to higher accuracy for majority groups at the expense of minority groups. However there has traditionally been a disconnect between research on class-imbalanced learning and mitigating bias, and only recently have the two been looked at through a common lens. In this work we evaluate long-tail learning methods for tweet sentiment and occupation classification, and extend a margin-loss based approach with methods to enforce fairness. We empirically show through controlled experiments that the proposed approaches help mitigate both class imbalance and demographic biases.
• Abstract（参考訳）: クラス不均衡は、多くのNLPタスクにおいて共通の課題であり、訓練データのバイアスが少数派のグループを犠牲にして多数派により高い精度をもたらすというバイアスと明確なつながりを持つ。 しかし、伝統的にクラス不均衡な学習とバイアス緩和の研究の間には隔たりがあり、最近になってこの2つが共通のレンズを通して観察された。 本研究では,ツイート感情と職業分類のロングテール学習法を評価し,公平性を強制する手法を用いてマージンロスベースアプローチを拡張する。 制御された実験を通して、提案手法がクラス不均衡と人口統計バイアスの緩和に役立つことを実証的に示す。

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