論文の概要: Flexible text generation for counterfactual fairness probing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13757v1
• Date: Tue, 28 Jun 2022 05:07:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-02 14:18:22.925406
• Title: Flexible text generation for counterfactual fairness probing
• Title（参考訳）: 対物フェアネス探索のためのフレキシブルテキスト生成
• Authors: Zee Fryer, Vera Axelrod, Ben Packer, Alex Beutel, Jilin Chen, Kellie Webster
• Abstract要約: テキストベースの分類器における公平性問題をテストする一般的なアプローチは、偽造品の使用である。 既存の偽物生成方法はワードリストやテンプレートに依存しており、文法や文脈、微妙な属性参照を考慮していない単純な偽物を生成する。 本稿では,これらの欠点を克服し,大規模言語モデル(LLM)をいかに活用してその課題を進展させるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.262741696221143
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A common approach for testing fairness issues in text-based classifiers is through the use of counterfactuals: does the classifier output change if a sensitive attribute in the input is changed? Existing counterfactual generation methods typically rely on wordlists or templates, producing simple counterfactuals that don't take into account grammar, context, or subtle sensitive attribute references, and could miss issues that the wordlist creators had not considered. In this paper, we introduce a task for generating counterfactuals that overcomes these shortcomings, and demonstrate how large language models (LLMs) can be leveraged to make progress on this task. We show that this LLM-based method can produce complex counterfactuals that existing methods cannot, comparing the performance of various counterfactual generation methods on the Civil Comments dataset and showing their value in evaluating a toxicity classifier.
• Abstract（参考訳）: テキストベースの分類器における公平性問題をテストするための一般的なアプローチは、偽物の使用である:入力の機密属性が変更された場合、分類器の出力は変更されるか? 既存の偽物生成メソッドは通常、wordlistやテンプレートに依存し、文法やコンテキスト、微妙な繊細な属性参照を考慮しない単純な偽物を生成し、wordlistの作者が考慮していなかった問題を見逃す可能性がある。 本稿では,これらの欠点を克服する反事実を生成するタスクを紹介し,このタスクの進展にいかに大きな言語モデル(llm)を活用できるかを示す。 本手法は, 既存の手法ではできないような複雑な反事実を生成できることを示し, 市民コメントデータセット上での様々な反事実生成手法の性能を比較し, 毒性分類器の評価におけるそれらの価値を示す。

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