論文の概要: Don't Forget About Pronouns: Removing Gender Bias in Language Models Without Losing Factual Gender Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10744v1
• Date: Tue, 21 Jun 2022 21:38:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-24 07:59:08.777227
• Title: Don't Forget About Pronouns: Removing Gender Bias in Language Models Without Losing Factual Gender Information
• Title（参考訳）: 代名詞を忘れるな - 実性情報を失うことなく言語モデルで性バイアスを除去する
• Authors: Tomasz Limisiewicz and David Mare\v{c}ek
• Abstract要約: 英語のテキストでは、ジェンダー情報とジェンダーバイアスの2つのタイプに焦点を当てている。 ジェンダーシグナルを保存しながら表現のステレオタイプバイアスを小さくすることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.391102490444539
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The representations in large language models contain multiple types of gender information. We focus on two types of such signals in English texts: factual gender information, which is a grammatical or semantic property, and gender bias, which is the correlation between a word and specific gender. We can disentangle the model's embeddings and identify components encoding both types of information with probing. We aim to diminish the stereotypical bias in the representations while preserving the factual gender signal. Our filtering method shows that it is possible to decrease the bias of gender-neutral profession names without significant deterioration of language modeling capabilities. The findings can be applied to language generation to mitigate reliance on stereotypes while preserving gender agreement in coreferences.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの表現は、複数の種類の性別情報を含んでいる。 英語のテキストでは、文法的または意味的な特性である事実性情報と、単語と特定の性別の相関である性別バイアスの2つのタイプに注目する。 モデルの埋め込みを分解し、両方の種類の情報をプロービングでエンコードするコンポーネントを識別できる。 ジェンダーシグナルを保存しながら表現のステレオタイプバイアスを小さくすることを目的としている。 本手法は,言語モデリング能力の大幅な低下を伴わずに,性別中立の職業名のバイアスを低減できることを示す。 本研究は, 言語生成に応用し, ステレオタイプへの依存を軽減し, コア推論における性別合意を維持した。

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