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Data Statements for Natural Language Processing: Toward Mitigating System Bias and Enabling Better Science

2018· article· en· 808 citations· W2911227954 sur OpenAlex· 10.1162/tacl_a_00041

Pourquoi ce travail est-il dans la base ?

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

Organisme subventionnaire canadienUn organisme canadien l'a financé. Le travail peut ne porter aucune affiliation canadienne.

Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Résumé

In this paper, we propose data statements as a design solution and professional practice for natural language processing technologists, in both research and development. Through the adoption and widespread use of data statements, the field can begin to address critical scientific and ethical issues that result from the use of data from certain populations in the development of technology for other populations. We present a form that data statements can take and explore the implications of adopting them as part of regular practice. We argue that data statements will help alleviate issues related to exclusion and bias in language technology, lead to better precision in claims about how natural language processing research can generalize and thus better engineering results, protect companies from public embarrassment, and ultimately lead to language technology that meets its users in their own preferred linguistic style and furthermore does not misrepresent them to others.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

La notice

Revue
Transactions of the Association for Computational Linguistics
Thématique
Topic Modeling
Domaine
Computer Science
Établissements canadiens
Organismes subventionnaires
Macquarie UniversityYork UniversityUniversity of WashingtonUniversity of California, San DiegoNational Science Foundation
Mots-clés
EmbarrassmentComputer scienceNatural (archaeology)Data scienceField (mathematics)Natural languageLead (geology)Style (visual arts)Engineering ethicsNatural language processingPsychologySocial psychology
Résumé présent dans OpenAlex
oui