論文の概要: Don't Blame the Data, Blame the Model: Understanding Noise and Bias When Learning from Subjective Annotations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04085v1
• Date: Wed, 6 Mar 2024 22:30:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-08 15:41:48.741993
• Title: Don't Blame the Data, Blame the Model: Understanding Noise and Bias When Learning from Subjective Annotations
• Title（参考訳）: データを責めるな、モデルを責める - 主観的注釈から学ぶときのノイズとバイアスを理解する
• Authors: Abhishek Anand, Negar Mokhberian, Prathyusha Naresh Kumar, Anweasha Saha, Zihao He, Ashwin Rao, Fred Morstatter, Kristina Lerman
• Abstract要約: 集約ラベルのみを提供するモデルでは,高分散データインスタンスに対する信頼性が低いことを示す。 本実験は, 高分解率インスタンスに対する信頼性の向上を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.221081428960318
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Researchers have raised awareness about the harms of aggregating labels especially in subjective tasks that naturally contain disagreements among human annotators. In this work we show that models that are only provided aggregated labels show low confidence on high-disagreement data instances. While previous studies consider such instances as mislabeled, we argue that the reason the high-disagreement text instances have been hard-to-learn is that the conventional aggregated models underperform in extracting useful signals from subjective tasks. Inspired by recent studies demonstrating the effectiveness of learning from raw annotations, we investigate classifying using Multiple Ground Truth (Multi-GT) approaches. Our experiments show an improvement of confidence for the high-disagreement instances.
• Abstract（参考訳）: 研究者は、アグリゲーションラベルの害、特に人間のアノテーター間の不一致を自然に含む主観的なタスクに対する認識を高めてきた。 本研究では,集約ラベルのみを提供するモデルでは,高分散データインスタンスに対する信頼性が低いことを示す。 先行研究では,このような事例を誤記と捉えているが,本研究では,従来の集約型モデルが主観的タスクから有用な信号を抽出する上で,過小評価されていることが指摘されている。 生アノテーションによる学習の有効性を実証する最近の研究に触発されて,複数の基底真理 (multi-gt) アプローチを用いた分類について検討した。 実験の結果,高品位インスタンスに対する信頼性が向上した。

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