論文の概要: Multilingual Bias Detection and Mitigation for Indian Languages
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15181v1
- Date: Sat, 23 Dec 2023 07:36:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-27 19:25:58.594009
- Title: Multilingual Bias Detection and Mitigation for Indian Languages
- Title（参考訳）: インド語の多言語バイアス検出と緩和
- Authors: Ankita Maity, Anubhav Sharma, Rudra Dhar, Tushar Abhishek, Manish
Gupta and Vasudeva Varma
- Abstract要約: 多様な視点の欠如は、ウィキペディアのコンテンツに中立バイアスをもたらし、世界中の何百万人もの読者が露出する。
バイアス検出タスクと緩和タスクに8言語をカバーする2つの大規模データセットmWikiBiasとmWNCをコントリビュートする。
次に、二項分類問題として検出をモデル化し、スタイル伝達問題として緩和することにより、2つのタスクに対する多言語トランスフォーマーモデルの有効性を検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.957036336552372
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Lack of diverse perspectives causes neutrality bias in Wikipedia content
leading to millions of worldwide readers getting exposed by potentially
inaccurate information. Hence, neutrality bias detection and mitigation is a
critical problem. Although previous studies have proposed effective solutions
for English, no work exists for Indian languages. First, we contribute two
large datasets, mWikiBias and mWNC, covering 8 languages, for the bias
detection and mitigation tasks respectively. Next, we investigate the
effectiveness of popular multilingual Transformer-based models for the two
tasks by modeling detection as a binary classification problem and mitigation
as a style transfer problem. We make the code and data publicly available.
- Abstract（参考訳）: 多様な視点の欠如はwikipediaコンテンツの中立性バイアスを引き起こし、世界中の何百万もの読者が不正確な情報によって露出する。
したがって、中立バイアスの検出と緩和は重要な問題である。
以前の研究は、英語の効果的な解法を提案したが、インド語のための研究は存在しない。
まず、8つの言語をカバーする2つの大きなデータセットmWikiBiasとmWNCをそれぞれバイアス検出および緩和タスクに貢献する。
次に,二分分類問題として検出をモデル化し,スタイル伝達問題として緩和することで,一般的な多言語トランスフォーマモデルの有効性について検討する。
コードとデータを公開しています。
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