[论文解读] Mitigating Gender Bias for Neural Dialogue Generation with Adversarial Learning

Haochen Liu, Wentao Wang+4 more|arXiv (Cornell University)|Sep 28, 2020

Topic Modeling参考文献 30被引用 4

一句话总结

本文提出 Debiased-Chat，一种对抗性学习框架，通过将无偏见的性别特征（例如 'handsome man'）与有偏见的特征（例如刻板印象）解耦，减轻神经对话生成中的性别偏见，使模型能够在不牺牲响应质量或多样性的情况下生成多样化、公平且上下文相关的回复。在两个真实世界数据集上的实验表明，该方法显著降低了偏见，同时保持了高水平的响应参与度和性别特异性。

ABSTRACT

Dialogue systems play an increasingly important role in various aspects of our daily life. It is evident from recent research that dialogue systems trained on human conversation data are biased. In particular, they can produce responses that reflect people's gender prejudice. Many debiasing methods have been developed for various NLP tasks, such as word embedding. However, they are not directly applicable to dialogue systems because they are likely to force dialogue models to generate similar responses for different genders. This greatly degrades the diversity of the generated responses and immensely hurts the performance of the dialogue models. In this paper, we propose a novel adversarial learning framework Debiased-Chat to train dialogue models free from gender bias while keeping their performance. Extensive experiments on two real-world conversation datasets show that our framework significantly reduces gender bias in dialogue models while maintaining the response quality. The implementation of the proposed framework is released.

研究动机与目标

• 解决在人类生成对话数据上训练的神经对话系统中日益严重的性别偏见问题。
• 开发一种去偏方法，在消除有害刻板印象的同时保留响应中的有意义性别特征。
• 克服现有去偏技术的局限性，这些技术通过强制不同性别输出相同而降低了响应多样性。
• 设计一种框架，使对话模型能够为与男性或女性相关的输入生成独特、公平且上下文相关的回复。

提出的方法

• 在对话回复中引入无偏见性别特征（例如 'handsome man'）和有偏见性别特征（例如刻板印象）的概念。
• 设计一个解耦模型，从与性别相关的语句中分离出无偏见与有偏见的性别特征。
• 构建一个对抗性训练框架，其中判别器被训练以检测有偏见的性别特征，而生成器则被训练以最小化偏见，同时保留无偏见特征。
• 使用结合响应生成损失、解耦损失和对抗性损失的损失函数训练对话模型，以平衡公平性与响应质量。
• 使用解耦模块识别并保留响应中的合理性别特异性术语，确保性别差异得到保持而不带偏见。
• 将该框架应用于单轮设置下的序列到序列对话模型，重点减轻'谈论对象'维度上的偏见。

实验结果

研究问题

• RQ1 我们能否在不降低响应质量或多样性的前提下减少神经对话模型中的性别偏见？
• RQ2 我们如何在消除刻板或有偏见关联的同时，保留对话回复中有意义的无偏见性别特征？
• RQ3 与现有去偏方法相比，对抗性学习与解耦在多大程度上能提升对话生成的公平性？
• RQ4 该框架在真实世界对话数据集中减少偏见的同时，是否仍能保持响应参与度和性别特异性？

主要发现

• Debiased-Chat 框架在两个真实世界数据集上显著降低了对话模型的性别偏见，这一结果通过公平性度量得到验证。
• 该模型生成的响应既公平又多样化，避免了基线去偏方法中常见的跨性别输出同质化问题。
• Debiased-Chat 生成的响应保留了性别特异性且合理的术语（例如 'handsome man'、'beautiful woman'），同时消除了有偏见的表达。
• 与 CDA 和 WER 等基线方法相比，该框架表现更优，后者对不同性别的输入产生相同且单调的响应，而 Debiased-Chat 成功保持了上下文和性别特异性差异。
• 解耦模型成功识别并保留了无偏见性别特征，使生成器能够产生独特、公平且上下文相关的回复。
• 对抗性训练组件有效降低了判别器检测有偏见特征的能力，证实了模型对偏见的鲁棒性。