論文の概要: SoUnD Framework: Analyzing (So)cial Representation in (Un)structured (D)ata

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17259v2
• Date: Fri, 1 Dec 2023 18:41:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 20:49:38.049603
• Title: SoUnD Framework: Analyzing (So)cial Representation in (Un)structured (D)ata
• Title（参考訳）: SoUnDフレームワーク: (Un)structured (D)ataにおける (So)cial Representationの解析
• Authors: Mark D\'iaz, Sunipa Dev, Emily Reif, Emily Denton, Vinodkumar Prabhakaran
• Abstract要約: 本研究では,非構造化データにおける人間の表現の分析を導くためのフレームワークを提案する。 このフレームワークをCommon Crawl Web text corpus (C4) と LAION-400M の2つのおもちゃの例に適用する。 また、データセットの使用、開発、ドキュメントのサービスにおける仮説的なアクションステップのセットを提案します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.07842698495922
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The unstructured nature of data used in foundation model development is a challenge to systematic analyses for making data use and documentation decisions. From a Responsible AI perspective, these decisions often rely upon understanding how people are represented in data. We propose a framework designed to guide analysis of human representation in unstructured data and identify downstream risks. We apply the framework in two toy examples using the Common Crawl web text corpus (C4) and LAION-400M. We also propose a set of hypothetical action steps in service of dataset use, development, and documentation.
• Abstract（参考訳）: 基礎モデル開発で使用されるデータの非構造化の性質は、データの使用やドキュメントの決定を行うための体系的な分析の課題である。 責任あるaiの観点からすると、これらの決定は、データにおける人々の表現方法を理解することに依存することが多い。 本稿では,非構造化データにおける人間表現の分析を指導し,下流リスクを識別するための枠組みを提案する。 このフレームワークをCommon Crawl Web text corpus (C4) と LAION-400M の2つの例に適用する。 また、データセットの使用、開発、およびドキュメントのサービスにおける一連の仮定的なアクションステップも提案する。

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