論文の概要: Deep Learning for Bias Detection: From Inception to Deployment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15728v1
• Date: Tue, 12 Oct 2021 13:57:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-07 11:39:46.054719
• Title: Deep Learning for Bias Detection: From Inception to Deployment
• Title（参考訳）: バイアス検出のためのディープラーニング: 開始から展開まで
• Authors: Md Abul Bashar, Richi Nayak, Anjor Kothare, Vishal Sharma, Kesavan Kandadai
• Abstract要約: 企業コンテンツにおけるバイアスを自動的に識別するために,手動でタグ付けされた文書から学習するために,移動学習に基づく言語モデルを用いたディープラーニングモデルを提案する。 まず、ウィキペディアを用いてディープラーニングベースの言語モデルを事前学習し、それから様々な種類のエンタープライズコンテンツに関連する大きな未学習データセットでモデルを微調整する。 トレーニングされたモデルは、一般的なアプリケーションを保証するために、独立したデータセットで徹底的に評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.51073220028236
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To create a more inclusive workplace, enterprises are actively investing in identifying and eliminating unconscious bias (e.g., gender, race, age, disability, elitism and religion) across their various functions. We propose a deep learning model with a transfer learning based language model to learn from manually tagged documents for automatically identifying bias in enterprise content. We first pretrain a deep learning-based language-model using Wikipedia, then fine tune the model with a large unlabelled data set related with various types of enterprise content. Finally, a linear layer followed by softmax layer is added at the end of the language model and the model is trained on a labelled bias dataset consisting of enterprise content. The trained model is thoroughly evaluated on independent datasets to ensure a general application. We present the proposed method and its deployment detail in a real-world application.
• Abstract（参考訳）: より包括的な職場を作るために、企業は様々な機能に対する無意識の偏見(性別、人種、年齢、障害、エリート主義、宗教など)の特定と排除に積極的に投資している。 企業コンテンツのバイアスを自動的に識別するために,手作業でタグ付けされた文書から学習するための,トランスファー学習に基づく言語モデルを用いたディープラーニングモデルを提案する。 まず、ウィキペディアを用いてディープラーニングベースの言語モデルを事前学習し、それから様々な種類のエンタープライズコンテンツに関連する大きな未学習データセットでモデルを微調整する。 最後に、言語モデルの最後に線形層とソフトマックス層を追加し、エンタープライズコンテンツからなるラベル付きバイアスデータセットに基づいてモデルをトレーニングする。 トレーニングされたモデルは、一般的なアプリケーションを保証するために、独立したデータセットで徹底的に評価される。 提案手法とその展開の詳細を実世界のアプリケーションに提示する。

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