論文の概要: IndiBias: A Benchmark Dataset to Measure Social Biases in Language Models for Indian Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.20147v2
• Date: Wed, 3 Apr 2024 11:59:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 21:38:27.846384
• Title: IndiBias: A Benchmark Dataset to Measure Social Biases in Language Models for Indian Context
• Title（参考訳）: IndiBias:インドにおける言語モデルにおける社会的バイアスを測定するベンチマークデータセット
• Authors: Nihar Ranjan Sahoo, Pranamya Prashant Kulkarni, Narjis Asad, Arif Ahmad, Tanu Goyal, Aparna Garimella, Pushpak Bhattacharyya,
• Abstract要約: インドにおける社会的バイアスを評価するためのベンチマークデータセットであるIndiBiasを紹介する。 バイアスの次元には、性別、宗教、キャスト、年齢、地域、身体的外観、職業が含まれる。 我々のデータセットには800の文対と300の偏差測定が含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.48196952339581
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The pervasive influence of social biases in language data has sparked the need for benchmark datasets that capture and evaluate these biases in Large Language Models (LLMs). Existing efforts predominantly focus on English language and the Western context, leaving a void for a reliable dataset that encapsulates India's unique socio-cultural nuances. To bridge this gap, we introduce IndiBias, a comprehensive benchmarking dataset designed specifically for evaluating social biases in the Indian context. We filter and translate the existing CrowS-Pairs dataset to create a benchmark dataset suited to the Indian context in Hindi language. Additionally, we leverage LLMs including ChatGPT and InstructGPT to augment our dataset with diverse societal biases and stereotypes prevalent in India. The included bias dimensions encompass gender, religion, caste, age, region, physical appearance, and occupation. We also build a resource to address intersectional biases along three intersectional dimensions. Our dataset contains 800 sentence pairs and 300 tuples for bias measurement across different demographics. The dataset is available in English and Hindi, providing a size comparable to existing benchmark datasets. Furthermore, using IndiBias we compare ten different language models on multiple bias measurement metrics. We observed that the language models exhibit more bias across a majority of the intersectional groups.
• Abstract（参考訳）: 言語データにおける社会的バイアスの広範的影響により、大規模言語モデル(LLM)において、これらのバイアスをキャプチャして評価するベンチマークデータセットの必要性が高まった。 既存の努力は主に英語と西洋の文脈に焦点を当てており、インド固有の社会文化的ニュアンスをカプセル化した信頼性の高いデータセットの空白を残している。 このギャップを埋めるために、インドにおける社会的バイアスを評価するために特別に設計された包括的なベンチマークデータセットであるIndiBiasを紹介します。 我々は、既存のCrowS-Pairsデータセットをフィルタリングして、ヒンディー語におけるインドの文脈に適したベンチマークデータセットを作成する。 さらに、ChatGPTやInstructGPTといったLCMを活用して、インドで広く普及している多様な社会的バイアスとステレオタイプでデータセットを拡大します。 バイアスの次元には、性別、宗教、キャスト、年齢、地域、身体的外観、職業が含まれる。 また、3つの交叉次元に沿った交叉バイアスに対処するリソースも構築する。 私たちのデータセットには800の文対と300のタプルが含まれています。 データセットは英語とHindiで利用可能で、既存のベンチマークデータセットに匹敵するサイズを提供する。 さらに、IndiBiasを使用して、複数のバイアス測定メトリクスで10の異なる言語モデルを比較します。 その結果,言語モデルでは,交叉群の大部分に偏りが認められた。

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