論文の概要: Listen and Speak Fairly: A Study on Semantic Gender Bias in Speech Integrated Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06957v1
• Date: Tue, 9 Jul 2024 15:35:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 17:37:36.939178
• Title: Listen and Speak Fairly: A Study on Semantic Gender Bias in Speech Integrated Large Language Models
• Title（参考訳）: 音声統合大言語モデルにおける意味的ジェンダーバイアスの検討
• Authors: Yi-Cheng Lin, Tzu-Quan Lin, Chih-Kai Yang, Ke-Han Lu, Wei-Chih Chen, Chun-Yi Kuan, Hung-yi Lee,
• Abstract要約: SILLMのジェンダーバイアスを4つの意味的タスクで評価した。 分析の結果, バイアスレベルは言語に依存し, 評価方法によって異なることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.64792118903994
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Speech Integrated Large Language Models (SILLMs) combine large language models with speech perception to perform diverse tasks, such as emotion recognition to speaker verification, demonstrating universal audio understanding capability. However, these models may amplify biases present in training data, potentially leading to biased access to information for marginalized groups. This work introduces a curated spoken bias evaluation toolkit and corresponding dataset. We evaluate gender bias in SILLMs across four semantic-related tasks: speech-to-text translation (STT), spoken coreference resolution (SCR), spoken sentence continuation (SSC), and spoken question answering (SQA). Our analysis reveals that bias levels are language-dependent and vary with different evaluation methods. Our findings emphasize the necessity of employing multiple approaches to comprehensively assess biases in SILLMs, providing insights for developing fairer SILLM systems.
• Abstract（参考訳）: 音声統合大言語モデル(SILLM)は、大きな言語モデルと音声認識を組み合わせることで、感情認識や話者検証、普遍的な音声理解能力の実証など、様々なタスクを実行する。 しかし、これらのモデルはトレーニングデータに存在するバイアスを増幅し、疎外されたグループの情報へのアクセスにバイアスを与える可能性がある。 本研究は、キュレートされた音声バイアス評価ツールキットと対応するデータセットを導入する。 SILLMのジェンダーバイアスを,STT,SCR,SSC,SQAの4つの意味的タスクで評価した。 分析の結果, バイアスレベルは言語に依存し, 評価方法によって異なることが明らかとなった。 本研究は,SILLMの偏見を包括的に評価するために複数のアプローチを採用することの必要性を強調し,より公平なSILLMシステムの開発に向けた洞察を提供する。

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