論文の概要: Fair Text Classification with Wasserstein Independence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12689v1
• Date: Tue, 21 Nov 2023 15:51:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 23:49:09.222592
• Title: Fair Text Classification with Wasserstein Independence
• Title（参考訳）: ワッサースタイン独立を考慮した公正テキスト分類
• Authors: Thibaud Leteno, Antoine Gourru, Charlotte Laclau, R\'emi Emonet, Christophe Gravier
• Abstract要約: グループフェアネスはテキスト分類における中心的な研究テーマであり、センシティブなグループ間で公平な扱いを受けることはオープンな課題である。 本稿では,モデルアーキテクチャに非依存なニューラルテキスト分類におけるバイアス軽減手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.887319013701134
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Group fairness is a central research topic in text classification, where reaching fair treatment between sensitive groups (e.g. women vs. men) remains an open challenge. This paper presents a novel method for mitigating biases in neural text classification, agnostic to the model architecture. Considering the difficulty to distinguish fair from unfair information in a text encoder, we take inspiration from adversarial training to induce Wasserstein independence between representations learned to predict our target label and the ones learned to predict some sensitive attribute. Our approach provides two significant advantages. Firstly, it does not require annotations of sensitive attributes in both testing and training data. This is more suitable for real-life scenarios compared to existing methods that require annotations of sensitive attributes at train time. Second, our approach exhibits a comparable or better fairness-accuracy trade-off compared to existing methods.
• Abstract（参考訳）: グループフェアネスはテキスト分類において中心的な研究テーマであり、敏感なグループ(例えば女性対男性)の間で公平な扱いを受けることはオープンな課題である。 本稿では,モデルアーキテクチャに非依存なニューラルテキスト分類におけるバイアス軽減手法を提案する。 テキストエンコーダにおける公平な情報と不公平な情報を区別することの難しさを考慮し、敵の訓練からインスピレーションを得て、ターゲットラベルを予測した表現と、いくつかの機密属性を予測した表現の間にワッサースタイン独立を誘導する。 我々のアプローチには2つの大きな利点がある。 まず、データテストとトレーニングの両方で機密属性のアノテーションを必要としない。 これは、列車の時刻に繊細な属性のアノテーションを必要とする既存のメソッドと比較して、実際のシナリオに適している。 第2に,既存の手法と比較して,公平さと正確さのトレードオフが同等かそれ以上であることを示す。

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