論文の概要: GRASP: A Disagreement Analysis Framework to Assess Group Associations in Perspectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05074v2
• Date: Fri, 14 Jun 2024 03:28:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 19:43:29.819463
• Title: GRASP: A Disagreement Analysis Framework to Assess Group Associations in Perspectives
• Title（参考訳）: GRASP: グループアソシエーションを視点で評価する診断分析フレームワーク
• Authors: Vinodkumar Prabhakaran, Christopher Homan, Lora Aroyo, Aida Mostafazadeh Davani, Alicia Parrish, Alex Taylor, Mark Díaz, Ding Wang, Gregory Serapio-García,
• Abstract要約: 本稿では,グループ関係を,異なるレーダサブグループ間の視点で測定するための総合的不一致分析フレームワークGRASPを提案する。 本フレームワークは,特定のタスクにおいて他と大きく異なる視点を持つ特定のレーダ群を明らかにし,特定のタスクコンテキストにおいて考慮すべき人口動態の同定を支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.574420136899978
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human annotation plays a core role in machine learning -- annotations for supervised models, safety guardrails for generative models, and human feedback for reinforcement learning, to cite a few avenues. However, the fact that many of these human annotations are inherently subjective is often overlooked. Recent work has demonstrated that ignoring rater subjectivity (typically resulting in rater disagreement) is problematic within specific tasks and for specific subgroups. Generalizable methods to harness rater disagreement and thus understand the socio-cultural leanings of subjective tasks remain elusive. In this paper, we propose GRASP, a comprehensive disagreement analysis framework to measure group association in perspectives among different rater sub-groups, and demonstrate its utility in assessing the extent of systematic disagreements in two datasets: (1) safety annotations of human-chatbot conversations, and (2) offensiveness annotations of social media posts, both annotated by diverse rater pools across different socio-demographic axes. Our framework (based on disagreement metrics) reveals specific rater groups that have significantly different perspectives than others on certain tasks, and helps identify demographic axes that are crucial to consider in specific task contexts.
• Abstract（参考訳）: 人間のアノテーションは、教師付きモデルのためのアノテーション、生成モデルのための安全ガードレール、強化学習のための人間のフィードバックなど、機械学習において中心的な役割を果たす。 しかし、これらの人間の注釈の多くが本質的に主観的であるという事実は、しばしば見過ごされる。 最近の研究は、特定のタスクや特定のサブグループに対して、レーダ主観性を無視すること(典型的にはレーダの不一致をもたらす)が問題であることを示した。 レーダの不一致を利用して、主観的タスクの社会的・文化的傾きを理解するための一般化可能な手法は、いまだ解明されていない。 本稿では,グループアソシエーション(グループアソシエーション,グループアソシエーション,グループ・アソシエーション,グループ・アソシエーション,グループ・アソシエーション,グループ・アソシエーション,グループ・アソシエーション,グループ・アソシエーション,グループ・アソシエーション,グループ・アソシエーション,グループ・アソシエーション,グループ・アソシエーション,グループ・アソシエーション、グループ・アソシエーション,グループ・アソシエーション,グループ・アソシエーション,グループ・アソシエーション,グループ・アソシエーション,グループ・アソシエーション,グループ・アソシエーション,グループ・アソシエーション,グループ・アソシエーション,グループ・アソシエーション,グループ・アソシエーション,グループ・アソシエーション,グループ・アソシエーション,グループ・アソシエーション,グループ・アソシエーション,グループ・アソシエーション,グループ・アソシエーション,グループ・アソシエーション,グループ・アソシエーション,グループ・アソシエーション,グループ,グループ・コミュニケーション,グループ・コミュニケーション,グループ・グループ・コミュニケーション,グループ・コミュニケーション,グループ・コミュニケーション,グループ・グループ・コミュニケーション,グループ・グループ・グループ・ 我々のフレームワークは(不一致指標に基づく)特定のタスクにおいて他と大きく異なる視点を持つ特定のレーダグループを明らかにし、特定のタスクコンテキストにおいて考慮すべき人口統計軸を特定するのに役立ちます。

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