論文の概要: ADEPT: A DEbiasing PrompT Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05414v3
• Date: Sat, 24 May 2025 03:38:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:41.197392
• Title: ADEPT: A DEbiasing PrompT Framework
• Title（参考訳）: ADEPT: A Debiasing PrompT Framework
• Authors: Ke Yang, Charles Yu, Yi Fung, Manling Li, Heng Ji,
• Abstract要約: ファインタニングは文脈化された単語の埋め込みを曖昧にするための応用手法である。 意味的な意味を持つ個別のプロンプトは、タスクを乱すのに有効であることが示されている。 本稿では, PLM をデバイアス化する方法であるADEPT を提案し, バイアス除去と表現能力の確保の微妙なバランスを維持しながら, 即時チューニングによる PLM のデバイアス化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.54665501064659
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Several works have proven that finetuning is an applicable approach for debiasing contextualized word embeddings. Similarly, discrete prompts with semantic meanings have shown to be effective in debiasing tasks. With unfixed mathematical representation at the token level, continuous prompts usually surpass discrete ones at providing a pre-trained language model (PLM) with additional task-specific information. Despite this, relatively few efforts have been made to debias PLMs by prompt tuning with continuous prompts compared to its discrete counterpart. Furthermore, for most debiasing methods that alter a PLM's original parameters, a major problem is the need to not only decrease the bias in the PLM but also to ensure that the PLM does not lose its representation ability. Finetuning methods typically have a hard time maintaining this balance, as they tend to violently remove meanings of attribute words. In this paper, we propose ADEPT, a method to debias PLMs using prompt tuning while maintaining the delicate balance between removing biases and ensuring representation ability. To achieve this, we propose a new training criterion inspired by manifold learning and equip it with an explicit debiasing term to optimize prompt tuning. In addition, we conduct several experiments with regard to the reliability, quality, and quantity of a previously proposed attribute training corpus in order to obtain a clearer prototype of a certain attribute, which indicates the attribute's position and relative distances to other words on the manifold. We evaluate ADEPT on several widely acknowledged debiasing benchmarks and downstream tasks, and find that it achieves competitive results while maintaining (and in some cases even improving) the PLM's representation ability. We further visualize words' correlation before and after debiasing a PLM, and give some possible explanations for the visible effects.
• Abstract（参考訳）: いくつかの研究は、微調整が文脈化された単語の埋め込みを損なうための応用手法であることを証明している。 同様に、意味的な意味を持つ離散的なプロンプトは、タスクの嫌悪に有効であることが示されている。 トークンレベルでの固定されていない数学的表現では、連続的なプロンプトは、通常、追加のタスク固有の情報を持つ事前訓練された言語モデル(PLM)を提供する際、離散的なプロンプトを超える。 それにもかかわらず、PLMを個別のプロンプトと比較して、連続的なプロンプトによる迅速なチューニングによってデバイアス化するための取り組みは比較的少ない。 さらに、PLMの元のパラメータを変更するほとんどのデバイアス法では、主要な問題は、PLMのバイアスを減らすだけでなく、PLMがその表現能力を失わないことを保証する必要があることである。 ファインタニング法は典型的には、属性語の意味を暴力的に除去する傾向があるため、このバランスを維持するのに苦労する。 本稿では,PLMのバイアス除去と表現能力の確保の微妙なバランスを保ちながら,即時チューニングを用いた debias PLMのデバイアス化手法であるADEPTを提案する。 これを実現するために,多様体学習に触発された新たなトレーニング基準を提案し,即時チューニングを最適化するための明示的なデバイアス項を付与する。 さらに, 従来提案されていた属性学習コーパスの信頼性, 品質, 量に関して, 属性の位置, 相対距離を示す属性のより明確なプロトタイプを得るために, 提案した属性学習コーパスの信頼性, 品質, 量に関する実験を行った。 ADEPTを評価した結果,PLMの表現能力を維持しつつ,競争力のある結果が得られることがわかった。 さらに, PLMの劣化前後における単語の相関関係を可視化し, 可視効果についていくつかの説明を行う。

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