論文の概要: Exploring Fusion Techniques in Multimodal AI-Based Recruitment: Insights from FairCVdb

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16892v1
• Date: Mon, 17 Jun 2024 12:37:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-05 01:45:45.360982
• Title: Exploring Fusion Techniques in Multimodal AI-Based Recruitment: Insights from FairCVdb
• Title（参考訳）: マルチモーダルAIに基づくリクルートにおける融合手法の探求:FairCVdbからの洞察
• Authors: Swati Swati, Arjun Roy, Eirini Ntoutsi,
• Abstract要約: マルチモーダルAIに基づく採用システムにおけるマルチモーダルフュージョン技術の公平性とバイアスの影響について検討する。 以上の結果から,早期融合は両人口の基盤的真理と密接に一致し,最も低いMAEを達成できた。 対照的に、遅延融合は高度に一般化された平均スコアとより高いMAEをもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.420073761023326
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the large body of work on fairness-aware learning for individual modalities like tabular data, images, and text, less work has been done on multimodal data, which fuses various modalities for a comprehensive analysis. In this work, we investigate the fairness and bias implications of multimodal fusion techniques in the context of multimodal AI-based recruitment systems using the FairCVdb dataset. Our results show that early-fusion closely matches the ground truth for both demographics, achieving the lowest MAEs by integrating each modality's unique characteristics. In contrast, late-fusion leads to highly generalized mean scores and higher MAEs. Our findings emphasise the significant potential of early-fusion for accurate and fair applications, even in the presence of demographic biases, compared to late-fusion. Future research could explore alternative fusion strategies and incorporate modality-related fairness constraints to improve fairness. For code and additional insights, visit: https://github.com/Swati17293/Multimodal-AI-Based-Recruitment-FairCVdb
• Abstract（参考訳）: 表形式データや画像,テキストなど,個別のモダリティに対する公平性に配慮した学習に関する多くの研究にもかかわらず,総合的な分析のためにさまざまなモダリティを融合させるマルチモーダルデータに対する作業は少なくなっている。 本研究では,FairCVdbデータセットを用いたマルチモーダルAIベースの採用システムにおいて,マルチモーダル融合技術の公平性とバイアスの影響について検討する。 以上の結果から,早期融合は両人口の基盤的真理と密接に一致し,各モダリティの特異な特徴を統合することにより,最も低いMAEを達成できることが示唆された。 対照的に、遅延融合は高度に一般化された平均スコアとより高いMAEをもたらす。 以上の結果から,早期核融合の有意な可能性の重要性が示唆された。 将来の研究は、代替核融合戦略を探求し、公正性を改善するためにモダリティ関連の公正性制約を組み込む可能性がある。 コードと追加の洞察については、https://github.com/Swati17293/Multimodal-AI-Based-Recruitment-FairCVdbを参照してください。

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