論文の概要: Fairly Accurate: Learning Optimal Accuracy vs. Fairness Tradeoffs for Hate Speech Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07661v1
• Date: Fri, 15 Apr 2022 22:11:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-21 04:20:16.741310
• Title: Fairly Accurate: Learning Optimal Accuracy vs. Fairness Tradeoffs for Hate Speech Detection
• Title（参考訳）: フェアリー精度: ヘイトスピーチ検出のための最適精度とフェアネストレードオフの学習
• Authors: Venelin Kovatchev, Soumyajit Gupta, Matthew Lease
• Abstract要約: 本稿では,モデルトレーニングにおけるグループフェアネスの直接最適化を可能にする,微分可能な尺度を提案する。 ヘイトスピーチ検出の特定のタスクについて,本手法の評価を行った。 畳み込み、シーケンシャル、トランスフォーマーに基づくニューラルネットワークによる実験結果は、事前の作業よりも経験的精度が優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.841221697099687
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent work has emphasized the importance of balancing competing objectives in model training (e.g., accuracy vs. fairness, or competing measures of fairness). Such trade-offs reflect a broader class of multi-objective optimization (MOO) problems in which optimization methods seek Pareto optimal trade-offs between competing goals. In this work, we first introduce a differentiable measure that enables direct optimization of group fairness (specifically, balancing accuracy across groups) in model training. Next, we demonstrate two model-agnostic MOO frameworks for learning Pareto optimal parameterizations over different groups of neural classification models. We evaluate our methods on the specific task of hate speech detection, in which prior work has shown lack of group fairness across speakers of different English dialects. Empirical results across convolutional, sequential, and transformer-based neural architectures show superior empirical accuracy vs. fairness trade-offs over prior work. More significantly, our measure enables the Pareto machinery to ensure that each architecture achieves the best possible trade-off between fairness and accuracy w.r.t. the dataset, given user-prescribed error tolerance bounds.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究は、モデルトレーニングにおける競合する目標(例えば、精度対公正性、または競合する公正性の尺度)のバランスの重要性を強調している。 このようなトレードオフは、最適化手法が競合する目標間の最適トレードオフを求める多目的最適化(MOO)の幅広いクラスを反映している。 本稿では,まず,モデル学習におけるグループフェアネスの直接最適化(特に,グループ間の精度のバランス)を可能にする,微分可能な尺度を提案する。 次に,パレート最適パラメータ化を学習するための2つのモデル非依存mooフレームワークを示す。 本研究では,英方言話者間でグループフェアネスの欠如を示すヘイトスピーチ検出の特定の課題について,その方法を評価する。 畳み込み、シーケンシャル、トランスフォーマーに基づくニューラルネットワークによる実験結果は、事前の作業よりも経験的精度が優れている。 さらに,提案手法により,利用者が入力した誤差許容範囲が与えられた場合,各アーキテクチャがデータセットの公平性と精度の最良のトレードオフを達成できることを保証できる。

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