論文の概要: Sociodemographic Bias in Language Models: A Survey and Forward Path
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08158v4
- Date: Fri, 1 Mar 2024 17:40:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-05 20:53:40.530108
- Title: Sociodemographic Bias in Language Models: A Survey and Forward Path
- Title（参考訳）: 言語モデルにおける社会デモグラフィバイアス:調査と前進経路
- Authors: Vipul Gupta, Pranav Narayanan Venkit, Shomir Wilson, Rebecca J.
Passonneau
- Abstract要約: 我々は,既存の文献を,バイアスの種類,偏見の定量化,偏見の手法の3つの分野に体系的に分類する。
バイアス研究における現在の傾向、限界、および潜在的将来方向を特定します。
我々は、LMバイアスに関する作業と潜在的な害の理解を組み合わせるために、学際的アプローチを使うことを推奨する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.01539480296785
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a comprehensive survey of work on sociodemographic bias
in language models (LMs). Sociodemographic biases embedded within language
models can have harmful effects when deployed in real-world settings. We
systematically organize the existing literature into three main areas: types of
bias, quantifying bias, and debiasing techniques. We also track the evolution
of investigations of LM bias over the past decade. We identify current trends,
limitations, and potential future directions in bias research. To guide future
research towards more effective and reliable solutions, we present a checklist
of open questions. We also recommend using interdisciplinary approaches to
combine works on LM bias with an understanding of the potential harms.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,言語モデル(LM)における社会デマトグラフィーバイアスに関する研究を包括的に調査する。
言語モデルに埋め込まれたソシオデマトグラフィーバイアスは、現実世界の環境に展開する際に有害な効果をもたらす可能性がある。
我々は,既存の文献を,バイアスの種類,偏見の定量化,偏見の手法の3つの分野に体系的に分類する。
我々はまた、過去10年間のlmバイアスの調査の進化を追跡している。
我々はバイアス研究における現在の傾向、限界、および潜在的将来方向を特定する。
より効果的で信頼性の高いソリューションに向けた今後の研究を導くため、オープンな質問のチェックリストを提示する。
また、学際的アプローチを用いて、LMバイアスに関する作業と潜在的な害の理解を組み合わせることを推奨する。
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