論文の概要: Evaluating Gender Bias of Pre-trained Language Models in Natural Language Inference by Considering All Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09697v2
• Date: Wed, 21 Feb 2024 16:54:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 20:30:18.532113
• Title: Evaluating Gender Bias of Pre-trained Language Models in Natural Language Inference by Considering All Labels
• Title（参考訳）: 全ラベルを考慮した自然言語推論における事前学習言語モデルの性バイアス評価
• Authors: Panatchakorn Anantaprayoon, Masahiro Kaneko, Naoaki Okazaki
• Abstract要約: 複数の言語を対象とした事前学習言語モデル(PLM)では、差別的な性バイアスが発見されている。 本稿では,自然言語推論タスクの3つのラベルをすべて考慮した PLM のバイアス評価手法を提案する。 日本語と中国語のNLIから評価データセットを作成し,PLMのバイアスを測定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.89031347094013
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Discriminatory gender biases have been found in Pre-trained Language Models (PLMs) for multiple languages. In Natural Language Inference (NLI), existing bias evaluation methods have focused on the prediction results of a specific label out of three labels, such as neutral. However, such evaluation methods can be inaccurate since unique biased inferences are associated with unique prediction labels. Addressing this limitation, we propose a bias evaluation method for PLMs that considers all the three labels of NLI task. We create three evaluation data groups that represent different types of biases. Then, we define a bias measure based on the corresponding label output of each data group. In the experiments, we introduce a meta-evaluation technique for NLI bias measures and use it to confirm that our bias measure can distinguish biased, incorrect inferences from non-biased incorrect inferences better than the baseline, resulting in a more accurate bias evaluation. As we create the datasets in English, Japanese, and Chinese, we also validate the compatibility of our bias measure across multiple languages. Lastly, we observe the bias tendencies in PLMs of each language. To our knowledge, we are the first to construct evaluation datasets and measure PLMs' bias from NLI in Japanese and Chinese.
• Abstract（参考訳）: 差別的ジェンダーバイアスは、複数の言語のための事前訓練された言語モデル(plm)で発見されている。 自然言語推論(NLI)において、既存のバイアス評価手法は、中性などの3つのラベルのうち特定のラベルの予測結果に焦点を当てている。 しかし、ユニークなバイアス付き推論がユニークな予測ラベルと関連付けられているため、そのような評価手法は不正確である。 この制限に対処するため,NLIタスクの3つのラベルをすべて考慮した PLM のバイアス評価手法を提案する。 異なる種類のバイアスを表す3つの評価データグループを作成します。 次に、各データグループの対応するラベル出力に基づいてバイアス測度を定義する。 実験では,nliバイアス尺度のメタ評価手法を導入し,バイアス尺度がベースラインよりもバイアス付き不正確な推論とバイアス付き不正確な推論を区別できることを確認し,より正確なバイアス評価を行う。 英語、日本語、中国語でデータセットを作成すると、複数の言語にまたがるバイアス尺度の適合性も検証する。 最後に、各言語のPLMにおけるバイアス傾向を観察する。 我々の知る限り、我々はまず評価データセットを構築し、日本語と中国語のNLIからPLMのバイアスを測定する。

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