論文の概要: ChatGPT as a Text Simplification Tool to Remove Bias

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06166v1
• Date: Tue, 9 May 2023 13:10:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-11 12:42:01.964224
• Title: ChatGPT as a Text Simplification Tool to Remove Bias
• Title（参考訳）: chatgptはバイアスを取り除くためのテキスト簡易化ツール
• Authors: Charmaine Barker and Dimitar Kazakov
• Abstract要約: 特定のサブグループに特有の言語信号の存在は、訓練中に言語モデルによって拾うことができる。 モデルが特定のグループの言語を習得した場合には、このことが差別につながる可能性がある。 テキストの簡易化という形でバイアス軽減の可能性を探る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The presence of specific linguistic signals particular to a certain sub-group of people can be picked up by language models during training. This may lead to discrimination if the model has learnt to pick up on a certain group's language. If the model begins to associate specific language with a distinct group, any decisions made based upon this language would hold a strong correlation to a decision based on their protected characteristic. We explore a possible technique for bias mitigation in the form of simplification of text. The driving force of this idea is that simplifying text should standardise language to one way of speaking while keeping the same meaning. The experiment shows promising results as the classifier accuracy for predicting the sensitive attribute drops by up to 17% for the simplified data.
• Abstract（参考訳）: 特定のサブグループに特有の特定の言語信号の存在は、訓練中に言語モデルによって拾うことができる。 モデルが特定のグループの言語を習得した場合、これは差別につながる可能性がある。 モデルが特定の言語と異なるグループを関連付け始めると、この言語に基づいてなされた決定は、保護された特徴に基づく決定と強い相関を持つことになる。 テキストの簡易化という形でバイアス緩和の可能な手法について検討する。 この考え方の原動力は、文章を単純化することで、同じ意味を保ちながら、言語を1つの話し方に標準化すべきである。 この実験は, 簡易データに対して, 感度特性を最大17%低下させる分類器の精度として有望な結果を示した。

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