論文の概要: NBIAS: A Natural Language Processing Framework for Bias Identification in Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01681v1
• Date: Thu, 3 Aug 2023 10:48:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-04 14:30:40.766746
• Title: NBIAS: A Natural Language Processing Framework for Bias Identification in Text
• Title（参考訳）: NBIAS:テキスト中のバイアス識別のための自然言語処理フレームワーク
• Authors: Shaina Razaa, Muskan Garg, Deepak John Reji, Syed Raza Bashir, Chen Ding
• Abstract要約: 我々は,データ層,コーパス・コントリテーション,モデル開発層,評価層から構成される包括的フレームワークであるtextscNbias を開発した。 このデータセットは、ソーシャルメディア、ヘルスケア、雇用ポータルなど、さまざまな分野からさまざまなデータを収集することによって構築される。 ベースラインに比べて1%から8%の精度向上を実現しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6249768559720121
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bias in textual data can lead to skewed interpretations and outcomes when the data is used. These biases could perpetuate stereotypes, discrimination, or other forms of unfair treatment. An algorithm trained on biased data ends up making decisions that disproportionately impact a certain group of people. Therefore, it is crucial to detect and remove these biases to ensure the fair and ethical use of data. To this end, we develop a comprehensive and robust framework \textsc{Nbias} that consists of a data layer, corpus contruction, model development layer and an evaluation layer. The dataset is constructed by collecting diverse data from various fields, including social media, healthcare, and job hiring portals. As such, we applied a transformer-based token classification model that is able to identify bias words/ phrases through a unique named entity. In the assessment procedure, we incorporate a blend of quantitative and qualitative evaluations to gauge the effectiveness of our models. We achieve accuracy improvements ranging from 1% to 8% compared to baselines. We are also able to generate a robust understanding of the model functioning, capturing not only numerical data but also the quality and intricacies of its performance. The proposed approach is applicable to a variety of biases and contributes to the fair and ethical use of textual data.
• Abstract（参考訳）: テキストデータのバイアスは、データが使用されると歪んだ解釈や結果につながる可能性がある。 これらのバイアスは、ステレオタイプ、差別、その他の不公平な扱いを永続する可能性がある。 偏ったデータに基づいて訓練されたアルゴリズムは、あるグループに不公平に影響を及ぼす決定を下す。 したがって、データの公正かつ倫理的利用を確保するためには、これらのバイアスを検出して取り除くことが不可欠である。 そこで我々は,データ層,コーパス・コントラクション,モデル開発層,評価層から構成される包括的で堅牢なフレームワークであるtextsc{Nbias} を開発した。 このデータセットは、ソーシャルメディア、ヘルスケア、雇用ポータルなど、さまざまな分野からさまざまなデータを収集することによって構築される。 そこで,変圧器を用いたトークン分類モデルを適用し,一意な名前を持つエンティティを通じてバイアス語やフレーズを識別する。 評価手法では,定量的および定性的な評価をブレンドして,モデルの有効性を評価する。 ベースラインに比べて1%から8%の精度向上を実現しています。 また,モデル機能に関する堅牢な理解を生成でき,数値データだけでなく,その性能の質や複雑さも把握できる。 提案手法は,様々なバイアスに適用でき,公平かつ倫理的なテキストデータの活用に寄与する。

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