Die Schuld nicht den Daten zuschreiben, sondern dem Modell: Verständnis von Rauschen und Bias bei der Verarbeitung subjektiver Annotationen

Kernkonzepte

Modelle, die nur aggregierte Labels erhalten, zeigen eine geringe Zuversicht bei hoch umstrittenen Dateninstanzen, was auf die Unterperformance konventioneller Modelle bei der Extraktion nützlicher Signale aus subjektiven Aufgaben zurückzuführen ist.

Zusammenfassung

Forscher warnen vor den Schäden durch die Aggregation von Labels in subjektiven Aufgaben mit natürlichen Meinungsverschiedenheiten unter menschlichen Annotatoren.
Modelle, die nur aggregierte Labels erhalten, zeigen eine geringe Zuversicht bei hoch umstrittenen Dateninstanzen.
Unterschiede zwischen Annotatoren führen zu Bias in Annotationen, insbesondere in sensiblen Bereichen wie der Erkennung von Hassrede.
Die Verwendung von Multi-GT-Ansätzen verbessert die Zuversicht bei hoch umstrittenen Instanzen.
Untersuchung der Beziehung zwischen menschlichen Meinungsverschiedenheiten und der Unsicherheit/Vertrauen des Modells bei der Klassifizierung.
Die Verwendung von Multi-GT-Modellen führt zu einer besseren Zuversicht bei schwer zu lernenden Instanzen.

Statistiken

Unsere Experimente zeigen eine Verbesserung der Zuversicht für hoch umstrittene Instanzen.

Zitate

"Einzelne Ground Truth-Modelle zeigen eine geringere Zuversicht bei hoch umstrittenen Proben, möglicherweise aufgrund der Subjektivität dieser Instanzen."
"DisCo kann wertvolle Einblicke aus Annotationen extrahieren, die im Mehrheitsvotum übersehen werden."

Wichtige Erkenntnisse aus

Don't Blame the Data, Blame the Model

by Abhishek Ana... um arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.04085.pdf

Tiefere Fragen

Können Multi-GT-Modelle die Lernfähigkeiten des Modells bei schwer zu lernenden Instanzen verbessern?

Ja, Multi-GT-Modelle können die Lernfähigkeiten des Modells bei schwer zu lernenden Instanzen verbessern. Dies wurde in der Studie deutlich, in der festgestellt wurde, dass DisCo, ein Multi-GT-Modell, eine signifikante Steigerung des Vertrauens für Minderheitsstimmen bei schwierigen Proben zeigte, während das Single-GT-Modell niedriges Vertrauen aufwies. Dies deutet darauf hin, dass die Minderheitsstimmen, die beim Single-GT-Modell verworfen werden, tatsächlich wichtige Informationen enthalten können, die vom Multi-GT-Modell genutzt werden können, um die Genauigkeit der Vorhersagen zu verbessern.

Wie können verschiedene Perspektiven durch Annotationen in subjektiven Aufgaben erhalten bleiben?

Verschiedene Perspektiven können durch Annotationen in subjektiven Aufgaben erhalten bleiben, indem Multi-GT-Modelle eingesetzt werden. Diese Modelle berücksichtigen die individuellen Annotatoren und deren spezifischen Labels, anstatt nur die aggregierten Mehrheitsstimmen zu verwenden. Durch die Verwendung von Multi-GT-Modellen wie DisCo können die Modelle verschiedene Annotator-Perspektiven berücksichtigen und so eine vielschichtigere und nuanciertere Lernweise ermöglichen. Dies trägt dazu bei, die Vielfalt der Perspektiven in den Daten beizubehalten und eine umfassendere Repräsentation zu gewährleisten.

Welche ethischen Überlegungen sind bei der Verwendung von Multi-GT-Modellen zu berücksichtigen?

Bei der Verwendung von Multi-GT-Modellen sind verschiedene ethische Überlegungen zu berücksichtigen. Zunächst ist es wichtig sicherzustellen, dass die Annotatoren anonym bleiben und ihre persönlichen Perspektiven nicht identifiziert werden können, um möglichen Missbrauch oder Schaden zu vermeiden. Darüber hinaus ist es entscheidend, sicherzustellen, dass die Annotatoren aus einer vielfältigen und repräsentativen Stichprobe stammen, um eine breite Palette von gesellschaftlichen Perspektiven abzudecken. Datenschutz und Anonymität der Annotatoren sollten gewahrt bleiben, und die Modelle sollten so trainiert werden, dass sie die Vielfalt der Perspektiven angemessen berücksichtigen, ohne bestimmte Gruppen zu benachteiligen oder zu diskriminieren.