論文の概要: A Novel Interpretability Metric for Explaining Bias in Language Models: Applications on Multilingual Models from Southeast Asia

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15464v2
• Date: Thu, 24 Oct 2024 15:58:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:52:26.457827
• Title: A Novel Interpretability Metric for Explaining Bias in Language Models: Applications on Multilingual Models from Southeast Asia
• Title（参考訳）: 言語モデルにおけるバイアス説明のための新しい解釈可能性指標:東南アジアの多言語モデルへの応用
• Authors: Lance Calvin Lim Gamboa, Mark Lee,
• Abstract要約: 事前学習言語モデル(PLM)におけるバイアス行動に対するトークンレベルの寄与を測定するための新しい指標を提案する。 東南アジアのPLMにおいて性差別と同性愛バイアスの存在が確認された。 解釈可能性と意味分析は、PLMバイアスが犯罪、親密な関係、助けに関する言葉によって強く引き起こされることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3376269351435396
• License:
• Abstract: Work on bias in pretrained language models (PLMs) focuses on bias evaluation and mitigation and fails to tackle the question of bias attribution and explainability. We propose a novel metric, the $\textit{bias attribution score}$, which draws from information theory to measure token-level contributions to biased behavior in PLMs. We then demonstrate the utility of this metric by applying it on multilingual PLMs, including models from Southeast Asia which have not yet been thoroughly examined in bias evaluation literature. Our results confirm the presence of sexist and homophobic bias in Southeast Asian PLMs. Interpretability and semantic analyses also reveal that PLM bias is strongly induced by words relating to crime, intimate relationships, and helping among other discursive categories, suggesting that these are topics where PLMs strongly reproduce bias from pretraining data and where PLMs should be used with more caution.
• Abstract（参考訳）: 事前学習された言語モデル(PLM)におけるバイアスの研究は、バイアス評価と緩和に焦点を当て、バイアス帰属と説明可能性の問題に取り組むことに失敗する。 本稿では, PLMにおけるトークンレベルの貢献度を測定するために, 情報理論から導出する新しい指標である$\textit{bias attribution score}$を提案する。 そこで本手法を多言語 PLM に適用し,まだバイアス評価の文献で十分に検討されていない東南アジアのモデルを含め,本手法の有用性を実証する。 東南アジアのPLMにおいて性差別と同性愛バイアスの存在が確認された。 解釈可能性と意味分析は、PLMバイアスが犯罪、親密な関係、そして他の非帰的カテゴリーの助けとなる言葉によって強く引き起こされていることも示しており、これらのトピックは、PLMが事前学習データからバイアスを強く再現し、より注意を払ってPLMを使用するべきものであることを示唆している。

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