論文の概要: Evaluating Biased Attitude Associations of Language Models in an Intersectional Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03360v1
• Date: Fri, 7 Jul 2023 03:01:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-10 13:39:35.073765
• Title: Evaluating Biased Attitude Associations of Language Models in an Intersectional Context
• Title（参考訳）: 交叉文脈における言語モデルのバイアス付き態度関係の評価
• Authors: Shiva Omrani Sabbaghi, Robert Wolfe and Aylin Caliskan
• Abstract要約: 言語モデルは、心理学で文書化された暗黙のバイアスを埋め込んだ大規模コーパスで訓練される。 我々は、年齢、教育、性別、身長、知性、識字性、人種、宗教、性、性的指向、社会階級、体重に関するバイアスを研究する。 言語モデルは、性同一性、社会的階級、性的指向のシグナルに対して最も偏りのある態度を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.891314299138311
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Language models are trained on large-scale corpora that embed implicit biases documented in psychology. Valence associations (pleasantness/unpleasantness) of social groups determine the biased attitudes towards groups and concepts in social cognition. Building on this established literature, we quantify how social groups are valenced in English language models using a sentence template that provides an intersectional context. We study biases related to age, education, gender, height, intelligence, literacy, race, religion, sex, sexual orientation, social class, and weight. We present a concept projection approach to capture the valence subspace through contextualized word embeddings of language models. Adapting the projection-based approach to embedding association tests that quantify bias, we find that language models exhibit the most biased attitudes against gender identity, social class, and sexual orientation signals in language. We find that the largest and better-performing model that we study is also more biased as it effectively captures bias embedded in sociocultural data. We validate the bias evaluation method by overperforming on an intrinsic valence evaluation task. The approach enables us to measure complex intersectional biases as they are known to manifest in the outputs and applications of language models that perpetuate historical biases. Moreover, our approach contributes to design justice as it studies the associations of groups underrepresented in language such as transgender and homosexual individuals.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルは、心理学で文書化された暗黙のバイアスを埋め込んだ大規模コーパスで訓練される。 社会的集団のヴァレンス・アソシエーション(不快/不快)は、社会的認知におけるグループや概念に対する偏った態度を決定する。 この確立した文献に基づいて,交叉的文脈を提供する文テンプレートを用いて,英語モデルにおける社会集団の有価価値の定量化を行う。 我々は、年齢、教育、性別、身長、知性、識字性、人種、宗教、性、性的指向、社会階級、体重に関するバイアスを研究する。 本稿では,言語モデルの文脈的単語埋め込みを通じてヴァレンス部分空間を捉えるための概念投影手法を提案する。 偏見を定量化する包括的関連テストにプロジェクションに基づくアプローチを適用すると、言語モデルは、言語における性同一性、社会的階級、性的指向信号に対して最も偏見のある態度を示す。 社会文化データに埋め込まれたバイアスを効果的に捉えることで、私たちが研究している最大かつ優れたパフォーマンスモデルにもバイアスがかかります。 固有値評価タスクをオーバーパフォーマンスしてバイアス評価手法を検証する。 このアプローチにより、歴史的なバイアスを持続する言語モデルのアウトプットや応用において、複雑な交叉バイアスを計測することができる。 さらに,トランスジェンダーや同性愛者といった言語で過小評価される集団の関連を研究することにより,デザイン・ジャスティスに寄与する。

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