論文の概要: StereoKG: Data-Driven Knowledge Graph Construction for Cultural Knowledge and Stereotypes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14036v1
• Date: Fri, 27 May 2022 15:09:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-30 13:59:25.312054
• Title: StereoKG: Data-Driven Knowledge Graph Construction for Cultural Knowledge and Stereotypes
• Title（参考訳）: StereoKG: 文化的知識とステレオタイプのためのデータ駆動知識グラフ構築
• Authors: Awantee Deshpande, Dana Ruiter, Marius Mosbach, Dietrich Klakow
• Abstract要約: 文化知識とステレオタイプに関する知識グラフ(KG)を生成するための,完全なデータ駆動パイプラインを提案する。 結果として得られたKGは5つの宗教グループと5つの国籍をカバーし、より多くの団体を含むように容易に拡張できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.916919837253108
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Analyzing ethnic or religious bias is important for improving fairness, accountability, and transparency of natural language processing models. However, many techniques rely on human-compiled lists of bias terms, which are expensive to create and are limited in coverage. In this study, we present a fully data-driven pipeline for generating a knowledge graph (KG) of cultural knowledge and stereotypes. Our resulting KG covers 5 religious groups and 5 nationalities and can easily be extended to include more entities. Our human evaluation shows that the majority (59.2%) of non-singleton entries are coherent and complete stereotypes. We further show that performing intermediate masked language model training on the verbalized KG leads to a higher level of cultural awareness in the model and has the potential to increase classification performance on knowledge-crucial samples on a related task, i.e., hate speech detection.
• Abstract（参考訳）: 民族的・宗教的バイアスの分析は、自然言語処理モデルの公平性、説明責任、透明性を改善する上で重要である。 しかし、多くのテクニックは、人間がコンパイルしたバイアス項のリストに依存しており、作成にコストがかかり、カバー範囲が限られている。 本研究では,文化知識とステレオタイプに関する知識グラフ(KG)を生成するための,完全なデータ駆動パイプラインを提案する。 結果、KGは5つの宗教グループと5つの国籍をカバーし、より多くの団体を含むように容易に拡張できます。 人間による評価では、非シングルトンエントリの大多数(59.2%)はコヒーレントで完全なステレオタイプであることが示された。 さらに, 中間マスク型言語モデルの学習により, モデルにおける文化的認知度が向上し, 関連する課題,すなわちヘイトスピーチ検出において, 知識調査サンプルの分類性能が向上する可能性が示唆された。

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