論文の概要: Leveraging Prototypical Representations for Mitigating Social Bias without Demographic Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09516v1
• Date: Thu, 14 Mar 2024 15:58:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-15 19:47:59.968646
• Title: Leveraging Prototypical Representations for Mitigating Social Bias without Demographic Information
• Title（参考訳）: 図形情報のない社会バイアスの緩和のためのプロトタイプ表現の活用
• Authors: Shadi Iskander, Kira Radinsky, Yonatan Belinkov,
• Abstract要約: DAFairは、言語モデルにおける社会的バイアスに対処する新しいアプローチである。 偏見を緩和するために、原型的人口統計テキストを活用し、微調整プロセス中に正規化用語を取り入れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.29934517930506
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mitigating social biases typically requires identifying the social groups associated with each data sample. In this paper, we present DAFair, a novel approach to address social bias in language models. Unlike traditional methods that rely on explicit demographic labels, our approach does not require any such information. Instead, we leverage predefined prototypical demographic texts and incorporate a regularization term during the fine-tuning process to mitigate bias in the model's representations. Our empirical results across two tasks and two models demonstrate the effectiveness of our method compared to previous approaches that do not rely on labeled data. Moreover, with limited demographic-annotated data, our approach outperforms common debiasing approaches.
• Abstract（参考訳）: 社会的バイアスを緩和するには、典型的には、各データサンプルに関連付けられた社会的グループを特定する必要がある。 本稿では,言語モデルにおける社会的バイアスに対処する新しいアプローチであるDAFairを提案する。 明示的な人口統計ラベルに依存する従来の方法とは異なり、我々のアプローチはそのような情報を必要としない。 代わりに、事前定義された原型的人口統計テキストを活用し、微調整プロセス中に正規化用語を組み込んで、モデルの表現におけるバイアスを軽減する。 2つのタスクと2つのモデルにまたがる実験結果から,ラベル付きデータに依存しない従来の手法と比較して,提案手法の有効性が示された。 さらに,人口統計アノテートデータに制限があるため,本手法は一般的なデバイアス・アプローチより優れている。

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