Threshold-Independent Fair Matching through Score Calibration
Notice bibliographique
Résumé
Entity Matching (EM) is a critical task in numerous fields, such as healthcare, finance, and public administration, as it identifies records that refer to the same entity within or across different databases. EM faces considerable challenges, particularly with false positives and negatives. These are typically addressed by generating matching scores and apply thresholds to balance false positives and negatives in various contexts.However, adjusting these thresholds can affect the fairness of the outcomes, a critical factor that remains largely overlooked in current fair EM research. The existing body of research on fair EM tends to concentrate on static thresholds, neglecting their critical impact on fairness. To address this, we introduce a new approach in EM using recent metrics for evaluating biases in score-based binary classification, particularly through the lens of distributional parity. This approach enables the application of various bias metrics—like equalized odds, equal opportunity, and demographic parity—without depending on threshold settings. Our experiments with leading matching methods reveal potential biases, and by applying a calibration technique for EM scores using Wasserstein barycenters, we not only mitigate these biases but also preserve accuracy across real-world datasets. This paper contributes to the field of fairness in data cleaning, especially within EM, which is a central task in data cleaning, by promoting a method for generating matching scores that reduce biases across different thresholds.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,141 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».