Enriching Datasets with Demographics through Large Language Models: What's in a Name?

📄 arXiv: 2409.11491v1 📥 PDF

作者: Khaled AlNuaimi, Gautier Marti, Mathieu Ravaut, Abdulla AlKetbi, Andreas Henschel, Raed Jaradat

分类: cs.CL

发布日期: 2024-09-17

备注: 8 pages, 7 Tables, 5 Figures

💡 一句话要点

利用大型语言模型进行人口统计信息推断，提升数据集质量

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 人口统计信息推断 零样本学习 数据集增强 偏差分析

📋 核心要点

  1. 现有方法在利用姓名推断人口统计信息时，面临缺乏大规模、高质量、无偏数据集的挑战，限制了监督学习方法的应用。
  2. 本文提出利用大型语言模型（LLM）的零样本学习能力，直接从姓名推断人口统计信息，无需大量标注数据训练。
  3. 实验表明，LLM在人口统计信息推断方面表现出色，甚至优于在特定数据集上训练的模型，但同时也揭示了LLM中固有的统计偏差。

📝 摘要（中文）

本文探讨了如何利用姓名推断人口统计信息（如性别、种族和年龄），这在医疗保健、公共政策和社会科学等领域至关重要。尽管之前已经有研究尝试使用隐马尔可夫模型和循环神经网络来预测姓名中的人口统计信息，但仍然存在显著的局限性：缺乏大规模、精心策划、无偏见且公开可用的数据集，以及缺乏一种在不同数据集上都具有鲁棒性的方法。这种稀缺性阻碍了传统监督学习方法的发展。本文证明，大型语言模型（LLM）的零样本能力可以达到甚至超过在专门数据上训练的定制模型的效果。我们将这些LLM应用于各种数据集，包括香港持牌金融专业人士的真实未标记数据集，并批判性地评估了这些模型中固有的统计偏差。我们的工作不仅推进了人口统计信息推断的最新技术水平，而且为未来研究减轻LLM中的偏差开辟了道路。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决利用姓名进行人口统计信息推断的问题。现有方法依赖于大量标注数据，并且在不同数据集上的泛化能力较弱。此外，现有数据集往往存在偏差，导致模型预测结果不准确。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的零样本学习能力，直接从姓名推断人口统计信息。LLM在海量文本数据上进行预训练，学习了丰富的世界知识和语言模式，因此具备了无需额外训练即可进行人口统计信息推断的潜力。

技术框架：论文采用的整体框架是直接将姓名输入到LLM中，然后利用LLM生成人口统计信息预测结果。具体来说，论文使用了不同的LLM，例如GPT-3等，并比较了它们在不同数据集上的表现。论文还设计了一系列prompt，引导LLM进行人口统计信息推断。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于证明了LLM的零样本学习能力可以有效地用于人口统计信息推断，并且可以达到甚至超过在专门数据上训练的定制模型的效果。这为解决缺乏大规模标注数据的问题提供了一种新的思路。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择合适的LLM，例如具有较强语言理解和生成能力的GPT-3等；2) 设计有效的prompt，引导LLM进行人口统计信息推断，例如“这个人的性别是？”、“这个人的种族可能是？”；3) 采用合适的评估指标，例如准确率、召回率等，评估LLM的预测结果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLM在人口统计信息推断方面表现出色，甚至优于在特定数据集上训练的定制模型。例如，在香港持牌金融专业人士的真实未标记数据集上，LLM的预测准确率达到了与定制模型相当的水平。此外，论文还揭示了LLM中固有的统计偏差，为未来研究减轻LLM中的偏差提供了重要参考。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要人口统计信息的领域，如医疗健康、公共政策、社会科学、金融服务等。例如，可以用于分析不同人群的健康状况、评估政策的影响、了解社会趋势、进行精准营销等。此外，该研究也为未来研究如何减轻LLM中的偏差提供了借鉴。

📄 摘要（原文）

Enriching datasets with demographic information, such as gender, race, and age from names, is a critical task in fields like healthcare, public policy, and social sciences. Such demographic insights allow for more precise and effective engagement with target populations. Despite previous efforts employing hidden Markov models and recurrent neural networks to predict demographics from names, significant limitations persist: the lack of large-scale, well-curated, unbiased, publicly available datasets, and the lack of an approach robust across datasets. This scarcity has hindered the development of traditional supervised learning approaches. In this paper, we demonstrate that the zero-shot capabilities of Large Language Models (LLMs) can perform as well as, if not better than, bespoke models trained on specialized data. We apply these LLMs to a variety of datasets, including a real-life, unlabelled dataset of licensed financial professionals in Hong Kong, and critically assess the inherent demographic biases in these models. Our work not only advances the state-of-the-art in demographic enrichment but also opens avenues for future research in mitigating biases in LLMs.