論文の概要: Writing Style Matters: An Examination of Bias and Fairness in Information Retrieval Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13173v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 10:17:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:12:44.034494
• Title: Writing Style Matters: An Examination of Bias and Fairness in Information Retrieval Systems
• Title（参考訳）: 書き方:情報検索システムにおけるバイアスと公正性の検討
• Authors: Hongliu Cao,
• Abstract要約: 本稿では,情報検索(IR)システム内の特定の文書やクエリ記述スタイルに対するテキスト埋め込みモデルの潜在的なバイアスについて検討する。 本研究により,異なる埋め込みモデルが文書作成スタイルの異なる好みを示すことが明らかとなった。 クエリ記述スタイルに関しては、多くの埋め込みモデルは、検索したドキュメントのスタイルとクエリのスタイルにマッチする傾向にあるが、特定のスタイルに対して一貫した好みを示すものもある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The rapid advancement of Language Model technologies has opened new opportunities, but also introduced new challenges related to bias and fairness. This paper explores the uncharted territory of potential biases in state-of-the-art universal text embedding models towards specific document and query writing styles within Information Retrieval (IR) systems. Our investigation reveals that different embedding models exhibit different preferences of document writing style, while more informal and emotive styles are less favored by most embedding models. In terms of query writing styles, many embedding models tend to match the style of the query with the style of the retrieved documents, but some show a consistent preference for specific styles. Text embedding models fine-tuned on synthetic data generated by LLMs display a consistent preference for certain style of generated data. These biases in text embedding based IR systems can inadvertently silence or marginalize certain communication styles, thereby posing a significant threat to fairness in information retrieval. Finally, we also compare the answer styles of Retrieval Augmented Generation (RAG) systems based on different LLMs and find out that most text embedding models are biased towards LLM's answer styles when used as evaluation metrics for answer correctness. This study sheds light on the critical issue of writing style based bias in IR systems, offering valuable insights for the development of more fair and robust models.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル技術の急速な進歩は新たな機会を開く一方で、バイアスや公平性に関する新たな課題も導入している。 本稿では,現在最先端のユニバーサルテキスト埋め込みモデルにおいて,情報検索(IR)システム内の特定の文書やクエリ記述スタイルに対する潜在的なバイアスの非チャート領域について検討する。 本研究は, 異なる埋め込みモデルが文書記述スタイルの異なる好みを示すのに対して, より非公式で感情的なスタイルは, ほとんどの埋め込みモデルでは好ましくないことを示している。 クエリ記述スタイルに関しては、多くの埋め込みモデルは、検索したドキュメントのスタイルとクエリのスタイルにマッチする傾向にあるが、特定のスタイルに対して一貫した好みを示すものもある。 LLMによって生成された合成データに基づいて微調整されたテキスト埋め込みモデルは、特定のスタイルの生成されたデータに対して一貫した嗜好を示す。 テキスト埋め込みベースのIRシステムにおけるこれらのバイアスは、必然的に特定のコミュニケーションスタイルを沈黙または疎外し、情報検索において公正性に重大な脅威を与える可能性がある。 最後に,異なるLLMに基づくRAG(Retrieval Augmented Generation)システムの回答スタイルを比較し,回答の正しさを評価する指標として,ほとんどのテキスト埋め込みモデルがLLMの回答スタイルに偏っていることを明らかにする。 この研究は、IRシステムにおけるスタイルベースのバイアスを書くことの重大な問題に光を当て、より公平で堅牢なモデルを開発する上で貴重な洞察を提供する。

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