論文の概要: Conceptor-Aided Debiasing of Contextualized Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11087v1
• Date: Sun, 20 Nov 2022 21:24:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 17:44:51.557695
• Title: Conceptor-Aided Debiasing of Contextualized Embeddings
• Title（参考訳）: コンテキスト型埋め込みのコンセプト支援型デバイアス
• Authors: Yifei Li, Lyle Ungar, Jo\~ao Sedoc
• Abstract要約: 我々は,BERT と GPT のコンテキスト埋め込みにおけるバイアス部分空間の同定と除去に概念を用いた。 提案手法は,(1)後処理によるバイアス部分空間投影,(2)新しいアーキテクチャ,CI-BERT (Conceptor-intervened BERT) を提案する。 概念的ポストプロセッシングは,GLUEベンチマークにおけるBERTの性能を維持・改善しつつ,最先端のデバイアス処理を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.042252785478476
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pre-trained language models reflect the inherent social biases of their training corpus. Many methods have been proposed to mitigate this issue, but they often fail to debias or they sacrifice model accuracy. We use conceptors--a soft projection method--to identify and remove the bias subspace in contextual embeddings in BERT and GPT. We propose two methods of applying conceptors (1) bias subspace projection by post-processing; and (2) a new architecture, conceptor-intervened BERT (CI-BERT), which explicitly incorporates the conceptor projection into all layers during training. We find that conceptor post-processing achieves state-of-the-art debiasing results while maintaining or improving BERT's performance on the GLUE benchmark. Although CI-BERT's training takes all layers' bias into account and can outperform its post-processing counterpart in bias mitigation, CI-BERT reduces the language model accuracy. We also show the importance of carefully constructing the bias subspace. The best results are obtained by removing outliers from the list of biased words, intersecting them (using the conceptor AND operation), and computing their embeddings using the sentences from a cleaner corpus.
• Abstract（参考訳）: 事前学習された言語モデルは、トレーニングコーパスの固有の社会的バイアスを反映している。 この問題を軽減するために多くの方法が提案されているが、デビアスに失敗したり、モデルの精度を犠牲にしたりすることが多い。 我々は,BERT と GPT のコンテキスト埋め込みにおけるバイアス部分空間の同定と除去を行うソフトプロジェクション手法である概念を用いた。 提案手法は,(1) ポストプロセッシングによるバイアス部分空間投影,(2) トレーニング中のすべての層にコンセプタ投影を明示的に組み込む新しいアーキテクチャ,conceptor-intervened bert (ci-bert) の2つである。 概念的ポストプロセッシングは,GLUEベンチマークにおけるBERTの性能を維持・改善しつつ,最先端のデバイアス処理を実現する。 CI-BERTのトレーニングはすべてのレイヤのバイアスを考慮に入れ、バイアス軽減において後処理よりも優れているが、CI-BERTは言語モデルの精度を低下させる。 また,バイアス部分空間を慎重に構築することの重要性を示す。 最善の結果は、偏りのある単語のリストから外れたものを取り除き、それらを(コンセプタと操作を使って)交差させ、それらの埋め込みをクリーンなコーパスから計算することで得られる。

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