Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bias in, Bias out: Annotation Bias in Multilingual Large Language Models

論文の概要: Bias in, Bias out: Annotation Bias in Multilingual Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.14662v1
Date: Tue, 18 Nov 2025 17:02:12 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-11-19 16:23:53.223302
Title: Bias in, Bias out: Annotation Bias in Multilingual Large Language Models
Title（参考訳）: Bias in, Bias out:多言語大言語モデルにおけるアノテーションバイアス
Authors: Xia Cui, Ziyi Huang, Naeemeh Adel,
Abstract要約: NLPデータセットのバイアスは、多言語大言語モデルを開発する上で、依然として大きな課題である。本稿では, アノテーションバイアスの理解, 指示バイアス, アノテーションバイアス, 文脈バイアス, 文化バイアスを総合的に検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.032367157209129
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Annotation bias in NLP datasets remains a major challenge for developing multilingual Large Language Models (LLMs), particularly in culturally diverse settings. Bias from task framing, annotator subjectivity, and cultural mismatches can distort model outputs and exacerbate social harms. We propose a comprehensive framework for understanding annotation bias, distinguishing among instruction bias, annotator bias, and contextual and cultural bias. We review detection methods (including inter-annotator agreement, model disagreement, and metadata analysis) and highlight emerging techniques such as multilingual model divergence and cultural inference. We further outline proactive and reactive mitigation strategies, including diverse annotator recruitment, iterative guideline refinement, and post-hoc model adjustments. Our contributions include: (1) a typology of annotation bias; (2) a synthesis of detection metrics; (3) an ensemble-based bias mitigation approach adapted for multilingual settings, and (4) an ethical analysis of annotation processes. Together, these insights aim to inform more equitable and culturally grounded annotation pipelines for LLMs.
Abstract（参考訳）: NLPデータセットのアノテーションバイアスは、特に文化的に多様な設定において、多言語大言語モデル(LLM)を開発する上で大きな課題である。タスクフレーミング、アノテータの主観性、文化的なミスマッチからのバイアスは、アウトプットを歪め、社会的損害を悪化させる。本稿では, アノテーションバイアスの理解, 指示バイアス, アノテーションバイアス, 文脈バイアス, 文化バイアスを総合的に検討する。本稿では, アノテーション間合意, モデル不一致, メタデータ分析などの検出手法を概観し, 多言語モデル分岐や文化推論といった新しい手法を強調した。さらに,多彩なアノテータ採用,反復的ガイドライン改良,ポストホックモデル調整など,積極的かつ反応性の緩和戦略を概説する。本研究の貢献は,(1) アノテーションバイアスの類型化,(2) 検出指標の合成,(3) 多言語設定に適応したアンサンブルに基づくバイアス緩和,(4) アノテーションプロセスの倫理的分析である。これらの知見は、LLMのためのより公平で文化的に基盤付けられたアノテーションパイプラインを知らせることを目的としている。

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