論文の概要: Efficient Gender Debiasing of Pre-trained Indic Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03661v1
• Date: Thu, 8 Sep 2022 09:15:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-09 12:54:53.667004
• Title: Efficient Gender Debiasing of Pre-trained Indic Language Models
• Title（参考訳）: 事前学習したインデックス言語モデルの効率的ジェンダーデバイアス
• Authors: Neeraja Kirtane, V Manushree, Aditya Kane
• Abstract要約: 言語モデルが事前訓練されたデータに存在する性別バイアスは、これらのモデルを使用するシステムに反映される。 本稿では,ヒンディー語モデルにおける職業に関する性別バイアスを測定した。 以上の結果から,提案手法の適応後のバイアスが低減されることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The gender bias present in the data on which language models are pre-trained gets reflected in the systems that use these models. The model's intrinsic gender bias shows an outdated and unequal view of women in our culture and encourages discrimination. Therefore, in order to establish more equitable systems and increase fairness, it is crucial to identify and mitigate the bias existing in these models. While there is a significant amount of work in this area in English, there is a dearth of research being done in other gendered and low resources languages, particularly the Indian languages. English is a non-gendered language, where it has genderless nouns. The methodologies for bias detection in English cannot be directly deployed in other gendered languages, where the syntax and semantics vary. In our paper, we measure gender bias associated with occupations in Hindi language models. Our major contributions in this paper are the construction of a novel corpus to evaluate occupational gender bias in Hindi, quantify this existing bias in these systems using a well-defined metric, and mitigate it by efficiently fine-tuning our model. Our results reflect that the bias is reduced post-introduction of our proposed mitigation techniques. Our codebase is available publicly.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルが事前訓練されたデータに存在する性別バイアスは、これらのモデルを使用するシステムに反映される。 モデル固有の性バイアスは、我々の文化における女性の時代遅れで不平等な見方を示し、差別を促進する。 したがって、より公平なシステムを確立し公平性を高めるためには、これらのモデルに存在するバイアスを特定し緩和することが不可欠である。 英語ではこの分野にはかなりの量の研究があるが、他のジェンダーや低資源の言語、特にインド諸言語で研究が行われている。 英語は性のない名詞を持つ非性言語である。 英語におけるバイアス検出の方法論は、構文や意味が変化する他のジェンダー言語では直接デプロイできない。 本稿では,ヒンズー語モデルにおける職業に関連するジェンダーバイアスを測定する。 本稿では,ヒンディー語の職業性バイアスを評価するための新しいコーパスの構築と,これらのシステムにおける既存のバイアスをよく定義されたメトリックを用いて定量化し,モデルを効率的に微調整することにより緩和する。 提案手法の適応後, バイアスが低減されることが示唆された。 私たちのコードベースは公開されています。

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