論文の概要: Bipol: Multi-axes Evaluation of Bias with Explainability in Benchmark Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12139v3
• Date: Sat, 16 Sep 2023 15:56:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 00:47:42.385991
• Title: Bipol: Multi-axes Evaluation of Bias with Explainability in Benchmark Datasets
• Title（参考訳）: Bipol:ベンチマークデータセットで説明可能なバイアスのマルチアックス評価
• Authors: Tosin Adewumi, Isabella S\"odergren, Lama Alkhaled, Sana Sabah Sabry, Foteini Liwicki and Marcus Liwicki
• Abstract要約: 複数の軸に沿った5つの英語NLPベンチマークデータセットと2つのスウェーデンのバイアスデータセットを調査した。 これらのデータセットにどの程度のバイアスが存在するかを推定し、説明するために、説明可能性を備えた新しい多軸バイアスメトリクスであるbipolを使用します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7417978715317002
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate five English NLP benchmark datasets (on the superGLUE leaderboard) and two Swedish datasets for bias, along multiple axes. The datasets are the following: Boolean Question (Boolq), CommitmentBank (CB), Winograd Schema Challenge (WSC), Wino-gender diagnostic (AXg), Recognising Textual Entailment (RTE), Swedish CB, and SWEDN. Bias can be harmful and it is known to be common in data, which ML models learn from. In order to mitigate bias in data, it is crucial to be able to estimate it objectively. We use bipol, a novel multi-axes bias metric with explainability, to estimate and explain how much bias exists in these datasets. Multilingual, multi-axes bias evaluation is not very common. Hence, we also contribute a new, large Swedish bias-labelled dataset (of 2 million samples), translated from the English version and train the SotA mT5 model on it. In addition, we contribute new multi-axes lexica for bias detection in Swedish. We make the codes, model, and new dataset publicly available.
• Abstract（参考訳）: スウェーデンの5つのNLPベンチマークデータセット(スーパーGLUEリーダーボード)と2つのスウェーデンのデータセットを複数の軸に沿って検討する。 データセットは、Boolean Question (Boolq)、CommitmentBank (CB)、Winograd Schema Challenge (WSC)、Wino-gender diagnosis (AXg)、Recognising Textual Entailment (RTE)、スウェーデンのCB、SWEDNである。 バイアスは有害であり、MLモデルが学習するデータに共通していることが知られている。 データのバイアスを軽減するためには,それを客観的に見積もることが不可欠である。 説明可能性を持つ新しい多軸バイアスメトリックであるbipolを使用して、これらのデータセットにどの程度のバイアスが存在するかを推定し、説明します。 多言語多軸バイアス評価はあまり一般的ではない。 したがって、私たちはまた、英語バージョンから翻訳され、それ上にsoma mt5モデルをトレーニングした、スウェーデンのバイアスラベル付きデータセット(200万サンプル)を新たに提供します。 さらに,スウェーデン語で新たに多軸レキシカを用いてバイアス検出を行った。 コード、モデル、新しいデータセットを公開しています。

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