論文の概要: Unlocking Bias Detection: Leveraging Transformer-Based Models for Content Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00347v1
• Date: Sat, 30 Sep 2023 12:06:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 05:01:12.169399
• Title: Unlocking Bias Detection: Leveraging Transformer-Based Models for Content Analysis
• Title（参考訳）: アンロックバイアス検出:コンテンツ分析のためのトランスフォーマーモデルを活用する
• Authors: Shaina Raza, Oluwanifemi Bamgbose, Veronica Chatrath, Yan Sidyakin, Shardul Ghuge, Abdullah Y Muaad
• Abstract要約: テキストのバイアスを検出するためのCBDT(Contextualized Bi-Directional Dual Transformer)を提案する。 多様なデータセットに対する実験結果は、偏見のある文と非偏見のある文を正確に分類する際のCBDTの優位性を示している。 将来の研究は、モデルを様々な言語や文化の文脈に拡張することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.980639720136382
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Detecting bias in text is crucial due to its potential implications in perpetuating harmful stereotypes, spreading misinformation, and influencing decision-making. Existing language models often struggle to generalize beyond their training data. To address this challenge, we propose the Contextualized Bi-Directional Dual Transformer (CBDT) Classifier that leverages two interconnected transformer networks, the Context Transformer and the Entity Transformer, to detect bias in text. Experimental results on diverse datasets demonstrate the superiority of the CBDT classifier in accurately classifying biased and non-biased sentences, as well as identifying specific biased words and phrases. We get a performance gain of about 2-4% over the baselines. Future research can extend the model to different languages and cultural contexts
• Abstract（参考訳）: テキストのバイアスを検出することは、有害なステレオタイプを永続させ、誤情報を広げ、意思決定に影響を与える可能性があるために重要である。 既存の言語モデルは、トレーニングデータ以上の一般化に苦慮することが多い。 この課題に対処するために,コンテキストトランスとエンティティトランスという2つの相互接続トランスネットワークを利用して,テキストのバイアスを検出するcbdt(contextized bi-directional dual transformer)分類器を提案する。 多様なデータセットに対する実験結果は、偏りのある文や非偏りのある文を正確に分類し、特定の偏りのある単語やフレーズを識別するCBDT分類器の優位性を示す。 ベースラインよりも約2～4%のパフォーマンス向上が得られます。 将来の研究は、モデルを異なる言語と文化的文脈に拡張できる

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