[论文解读] NBIAS: A Natural Language Processing Framework for Bias Identification in Text

Shaina Raza, Muskan Garg+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 3, 2023

Authorship Attribution and Profiling被引用 5

一句话总结

NBIAS 是一种新颖的 NLP 框架，通过基于 Transformer 的标记分类模型和专用的 BIAS 实体类型，检测文本中的偏见。通过半自主标注和涵盖数据收集、语料构建、模型开发及跨医疗、社交媒体和招聘等多样化领域的全面评估的四层流程，其准确率相比基线模型提升了 1–8%。

ABSTRACT

Bias in textual data can lead to skewed interpretations and outcomes when the data is used. These biases could perpetuate stereotypes, discrimination, or other forms of unfair treatment. An algorithm trained on biased data may end up making decisions that disproportionately impact a certain group of people. Therefore, it is crucial to detect and remove these biases to ensure the fair and ethical use of data. To this end, we develop a comprehensive and robust framework NBIAS that consists of four main layers: data, corpus construction, model development and an evaluation layer. The dataset is constructed by collecting diverse data from various domains, including social media, healthcare, and job hiring portals. As such, we applied a transformer-based token classification model that is able to identify bias words/ phrases through a unique named entity BIAS. In the evaluation procedure, we incorporate a blend of quantitative and qualitative measures to gauge the effectiveness of our models. We achieve accuracy improvements ranging from 1% to 8% compared to baselines. We are also able to generate a robust understanding of the model functioning. The proposed approach is applicable to a variety of biases and contributes to the fair and ethical use of textual data.

研究动机与目标

• 通过开发一种可泛化、领域无关的框架，弥合 NLP 中偏见检测的关键空白，以识别文本数据中的显性和隐性偏见。
• 克服现有 NLP 模型未能将偏见视为独立命名实体的局限，从而改善对歧视性语言的检测效果。
• 利用半自主标注策略构建可扩展且高效的标注流程，减少对耗时的人工标注的依赖。
• 制定全面的评估策略，结合定量指标与定性分析，以验证模型性能与鲁棒性。
• 通过支持医疗、招聘和社会媒体等高风险领域中更公平的文本系统，推动人工智能的伦理使用。

提出的方法

• 从社交媒体、医疗记录和招聘门户构建多领域数据集，以确保多样性和现实相关性。
• 引入一种新型命名实体类型 BIAS，专门用于在基于 Transformer 的模型中通过标记分类识别偏见词汇和短语。
• 实施半自主标注策略，结合预训练语言模型与人工干预验证，以加速并提升标注质量。
• 训练并微调基于 BERT 的序列标注模型，将标记分类为 BIAS 或非 BIAS，利用迁移学习提升泛化能力。
• 采用混合评估框架，结合精确率、召回率、F1 分数和定性错误分析，评估模型在多样化语境下的性能。
• 引入反馈循环与迭代优化，减少假阳性和假阴性，持续提升模型可靠性。

Figure 1 : Visual Representation of Implicit and Explicit Biases in Textual Data: Examples from Job Hiring, Social Media, and Healthcare.

实验结果

研究问题

• RQ1 如何通过统一的 NLP 框架在医疗、社交媒体和招聘等多样化文本领域中有效检测显性和隐性偏见？
• RQ2 与标准 NER 方法相比，引入专用 BIAS 实体类型在多大程度上提升了偏见检测的精确率和召回率？
• RQ3 在低资源环境下，半自主标注能否显著减少标注时间，同时保持高质量的偏见标注？
• RQ4 在多个领域中，NBIAS 框架相较于最先进基线模型，在准确率和鲁棒性方面表现如何？
• RQ5 偏见检测中的主要错误来源是什么？反馈驱动的迭代学习如何减少假阳性和假阴性？

主要发现

• NBIAS 框架在现有基线模型上实现了 1% 至 8% 的 F1 分数提升，证明其在多样化领域中偏见检测方面具有卓越性能。
• 引入 BIAS 实体类型显著增强了模型识别语境相关偏见语言的能力，包括微妙的隐性偏见形式。
• 半自主标注将标注时间最多减少 50%，相比完全人工标注，且未影响标注质量。
• 该框架在领域间表现出强大的泛化能力，在社交媒体、医疗和招聘文本中均保持一致的性能表现。
• 定性分析显示，该模型能以高精度有效捕捉诸如性别刻板印象和种族歧视用语等歧视性语言。
• 尽管有所改进，模型在依赖上下文的偏见检测方面仍面临挑战，尤其在复杂或隐喻性语言中，偶发出现假阳性和假阴性。

Figure 2 : Nbias : A Natural Language Processing Framework for Bias Identification.