Suum Cuique:コミュニティ展望によるタブー検出におけるBiasの研究【JST・京大機械翻訳】

Khalid Osama; Rusert Jonathan; Srinivasan Padmini

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212204926567 整理番号：22P0308051

Suum Cuique:コミュニティ展望によるタブー検出におけるBiasの研究【JST・京大機械翻訳】

Suum Cuique: Studying Bias in Taboo Detection with a Community Perspective

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発行年： 2022年03月21日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月21日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

以前の研究は,タブー(幸福/違反/毒性など)言語を研究するとき,コミュニティレベルで言語的規範を考慮する必要性を議論し,例証した。しかし,コミュニティ言語規範にしっかりと見つかるようにする方法論は,まだほとんど存在しない。これは,タブーテキスト分類におけるバイアスとバイアスの原因の理解における限界の両方を導くことができる。コミュニティ展望がフロントとセンターであるタブー分類とアノテーションにおけるバイアスを研究する方法を提案した。これは,各コミュニティの言語に対して調整された特殊分類器を用いて達成される。本質的に,これらの分類器はコミュニティレベル言語ノルムを表す。バイアスと発見のためにこれらを使用し,例えば,バイアスはアフリカ系アメリカ人(7/10データセットと調べた3つの分類器)に対して最大であった。以前の論文とは対照的に,他のコミュニティと,例えば南アジアに対する強いバイアスを見つける。小規模ユーザ研究において,共通発話,すなわちコミュニティを持つ高アラインメントスコア(コミュニティ分類器信頼スコア)を持つものがタブーとは考えられないという重要なアイデアを例証した。コミュニティメンバーである注釈者は,大多数の事例でタブー分類決定と注釈を矛盾する。本論文は,時間調和少数コミュニティを超過する偽陽性タブー決定を低減するための重要なステップである。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能 , 人間機械系

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