論文の概要: Comparing Intrinsic Gender Bias Evaluation Measures without using Human Annotated Examples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12074v1
• Date: Sat, 28 Jan 2023 03:11:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-31 19:15:35.907043
• Title: Comparing Intrinsic Gender Bias Evaluation Measures without using Human Annotated Examples
• Title（参考訳）: 注記付き例を使わずに内在性バイアス評価尺度の比較
• Authors: Masahiro Kaneko, Danushka Bollegala, Naoaki Okazaki
• Abstract要約: そこで本研究では,人間に注釈を付けた例に頼らずに,本質的な性別偏見評価手法を比較する手法を提案する。 具体的には、男性と女性の男女差のある文章を多量に使用して、バイアス制御された言語モデルのバージョンを作成する。 計算されたバイアススコアとPLMの微調整に用いる性別比とのランク相関を算出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.044775876807826
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Numerous types of social biases have been identified in pre-trained language models (PLMs), and various intrinsic bias evaluation measures have been proposed for quantifying those social biases. Prior works have relied on human annotated examples to compare existing intrinsic bias evaluation measures. However, this approach is not easily adaptable to different languages nor amenable to large scale evaluations due to the costs and difficulties when recruiting human annotators. To overcome this limitation, we propose a method to compare intrinsic gender bias evaluation measures without relying on human-annotated examples. Specifically, we create multiple bias-controlled versions of PLMs using varying amounts of male vs. female gendered sentences, mined automatically from an unannotated corpus using gender-related word lists. Next, each bias-controlled PLM is evaluated using an intrinsic bias evaluation measure, and the rank correlation between the computed bias scores and the gender proportions used to fine-tune the PLMs is computed. Experiments on multiple corpora and PLMs repeatedly show that the correlations reported by our proposed method that does not require human annotated examples are comparable to those computed using human annotated examples in prior work.
• Abstract（参考訳）: プレトレーニング言語モデル (plm) では, 様々な社会的バイアスが同定され, それらのバイアスを定量化するための内在的バイアス評価手法が提案されている。 先行研究は、既存の内在バイアス評価尺度を比較するために、人間の注釈付き例に依存している。 しかしながら、このアプローチは、人間のアノテーションをリクルートする際のコストや困難のため、異なる言語に適応することは容易ではなく、大規模な評価にも適応できない。 この制限を克服するために,人間に注釈された事例に頼らずに本質的ジェンダーバイアス評価尺度を比較する手法を提案する。 具体的には,男女関係の単語リストを用いた無記名コーパスから自動的に抽出した,男性と男女の異なる文を用いて,複数のバイアス制御型plmを作成する。 次に、各バイアス制御PLMを固有バイアス評価尺度を用いて評価し、計算されたバイアススコアとPLMの微調整に用いる性別比とのランク相関を算出する。 複数コーパスとPLMを用いた実験の結果,提案手法では人間の注釈例を必要としない相関関係が,先行研究における人間の注釈例と同等であることがわかった。

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