論文の概要: UnMASKed: Quantifying Gender Biases in Masked Language Models through Linguistically Informed Job Market Prompts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15798v1
• Date: Sun, 28 Jan 2024 23:00:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 16:24:36.517893
• Title: UnMASKed: Quantifying Gender Biases in Masked Language Models through Linguistically Informed Job Market Prompts
• Title（参考訳）: unmasked: 言語情報付き求人プロンプトによるマスキング言語モデルにおけるジェンダーバイアスの定量化
• Authors: I\~nigo Parra
• Abstract要約: この研究は、マスキング言語モデル(MLM)に存在する固有のバイアスを掘り下げる。 本研究では, BERT, RoBERTa, DistilBERT, BERT-multilingual, XLM-RoBERTa, DistilBERT-multilingualの6つのモデルについて検討した。 この分析により、すべてのモデルのステレオタイプ的な性別アライメントが明らかとなり、多言語変異は相対的にバイアスを減少させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Language models (LMs) have become pivotal in the realm of technological advancements. While their capabilities are vast and transformative, they often include societal biases encoded in the human-produced datasets used for their training. This research delves into the inherent biases present in masked language models (MLMs), with a specific focus on gender biases. This study evaluated six prominent models: BERT, RoBERTa, DistilBERT, BERT-multilingual, XLM-RoBERTa, and DistilBERT-multilingual. The methodology employed a novel dataset, bifurcated into two subsets: one containing prompts that encouraged models to generate subject pronouns in English, and the other requiring models to return the probabilities of verbs, adverbs, and adjectives linked to the prompts' gender pronouns. The analysis reveals stereotypical gender alignment of all models, with multilingual variants showing comparatively reduced biases.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル(LM)は、技術進歩の領域において重要なものとなっている。 彼らの能力は広範で変身的だが、しばしば訓練に使用される人間の生成したデータセットにエンコードされる社会バイアスを含んでいる。 この研究は、マスク付き言語モデル(MLM)に存在する固有のバイアスについて、特にジェンダーバイアスに焦点を当てている。 本研究では, BERT, RoBERTa, DistilBERT, BERT-multilingual, XLM-RoBERTa, DistilBERT-multilingualの6つのモデルについて検討した。 この手法は、2つのサブセットに分岐した新しいデータセットを用いており、1つは、英語で主語代名詞を生成するモデルを促すプロンプトと、もう1つは、プロンプトの代名詞に関連する動詞、副詞、形容詞の確率を返すモデルを含む。 この分析により、すべてのモデルのステレオタイプ的な性別アライメントが明らかとなり、多言語変異は相対的にバイアスを減少させる。

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