論文の概要: Undesirable biases in NLP: Averting a crisis of measurement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13709v2
• Date: Sun, 16 Jul 2023 22:31:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 23:59:48.076670
• Title: Undesirable biases in NLP: Averting a crisis of measurement
• Title（参考訳）: nlpにおける望ましくないバイアス:測定の危機を回避する
• Authors: Oskar van der Wal, Dominik Bachmann, Alina Leidinger, Leendert van Maanen, Willem Zuidema, Katrin Schulz
• Abstract要約: 我々は,NLPモデルバイアスの問題を心理測定のレンズを用いて議論するための学際的アプローチを提案する。 本研究は, 心理測定, 構成妥当性, 測定ツールの信頼性の2つの中心的な概念について考察する。 我々の目標は、NLP実践者により良いバイアス対策を設計するための方法論ツールを提供することです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.34253416336476245
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As Large Language Models and Natural Language Processing (NLP) technology rapidly develops and spreads into daily life, it becomes crucial to anticipate how its use could harm people. One problem that has received a lot of attention in recent years is that this technology has displayed harmful biases in its behavior. Although a lot of effort has been invested in assessing and mitigating these biases, our methods of measuring the biases of NLP models have serious problems (e.g., it is often unclear what they actually measure). In this paper, we provide an interdisciplinary approach to discussing the issue of NLP model bias by adopting the lens of psychometrics -- a field specialized in the measurement of concepts like bias that are not directly observable. In particular, we will explore two central notions from psychometrics, the construct validity and the reliability of measurement tools, and discuss how they can be applied in the context of measuring model bias. Our goal is to provide NLP practitioners with methodological tools for designing better bias measures, and to inspire them more generally to explore tools from psychometrics when working on bias measurement tools.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルと自然言語処理(NLP)技術が急速に発展し、日々の生活に広まるにつれ、その利用が人々に与える影響を予想することが重要となる。 近年注目されている問題のひとつは、この技術が行動に有害なバイアスを呈していることだ。 これらのバイアスの評価と緩和に多くの労力が費やされているが、NLPモデルのバイアスを測定する方法には深刻な問題がある(例えば、実際に何を測定しているのかは不明)。 本稿では,NLPモデルバイアスの問題を,直接観測できないバイアスのような概念の測定に特化している心理測定のレンズを用いて議論するための学際的アプローチを提案する。 特に,心理計測から測定ツールの構成妥当性と信頼性の2つの中心的な概念を考察し,モデルバイアス測定の文脈でどのように適用できるかについて議論する。 我々のゴールは、NLP実践者により良いバイアス測定を設計するための方法論的なツールを提供することであり、バイアス測定ツールの開発において、より一般的にサイコメトリックからツールを探索することである。

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