論文の概要: Fairness in Language Models Beyond English: Gaps and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12578v1
• Date: Fri, 24 Feb 2023 11:25:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-27 13:57:54.895656
• Title: Fairness in Language Models Beyond English: Gaps and Challenges
• Title（参考訳）: 英語以外の言語モデルの公平性:ギャップと課題
• Authors: Krithika Ramesh, Sunayana Sitaram, Monojit Choudhury
• Abstract要約: 本稿では,多言語・非英語の文脈における公平性について調査する。 これは、現在の研究の欠点と、英語向けに設計された手法が直面する困難を強調している。 バイアスの測定と緩和は、現在のデータセット駆動のプラクティスを超えて進化する必要があります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.62418844341466
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With language models becoming increasingly ubiquitous, it has become essential to address their inequitable treatment of diverse demographic groups and factors. Most research on evaluating and mitigating fairness harms has been concentrated on English, while multilingual models and non-English languages have received comparatively little attention. In this paper, we survey different aspects of fairness in languages beyond English and multilingual contexts. This paper presents a survey of fairness in multilingual and non-English contexts, highlighting the shortcomings of current research and the difficulties faced by methods designed for English. We contend that the multitude of diverse cultures and languages across the world makes it infeasible to achieve comprehensive coverage in terms of constructing fairness datasets. Thus, the measurement and mitigation of biases must evolve beyond the current dataset-driven practices that are narrowly focused on specific dimensions and types of biases and, therefore, impossible to scale across languages and cultures.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルがますますユビキタス化するにつれ、多様な人口集団や要因に対する不平等な扱いに対処することが不可欠になっている。 フェアネス障害の評価と緩和に関するほとんどの研究は英語に集中しているが、多言語モデルや非英語言語は比較的ほとんど注目されていない。 本稿では,英語や多言語以外の言語における公平性の異なる側面について検討する。 本稿では,多言語・非英語の文脈におけるフェアネスに関する調査を行い,現在の研究の欠点と,英語のための手法が直面する課題を明らかにする。 世界中の多種多様な文化や言語が、公平なデータセットの構築において包括的カバレッジを達成するのを困難にしている、と我々は主張する。 したがって、バイアスの測定と緩和は、特定の次元やバイアスの種類に限定した、現在のデータセット駆動のプラクティスを超えて進化しなければならず、そのため言語や文化にまたがるスケーリングは不可能である。

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