Detecting Linguistic Bias in Government Documents Using Large language Models
作者: Milena de Swart, Floris den Hengst, Jieying Chen
分类: cs.CL
发布日期: 2025-02-19
备注: to appear in Proceedings of the ACM Web Conference 2025
💡 一句话要点
提出DGDB数据集并微调BERT模型，用于检测政府文件中存在的语言偏见。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 语言偏见检测 政府文件分析 BERT模型微调 荷兰语数据 DGDB数据集
📋 核心要点
- 现有方法在检测政府文件中存在的偏见时，未能充分考虑其特殊背景和广泛影响，导致潜在偏见被忽视。
- 论文构建了荷兰政府偏见检测数据集DGDB，并利用专家标注，旨在为政府文件偏见检测提供有效的数据支持。
- 实验结果表明，在DGDB数据集上微调的BERT模型性能显著优于生成式语言模型，验证了该数据集的有效性。
📝 摘要（中文）
本文旨在解决政府文件中偏见检测这一关键但未被充分研究的需求，该领域对治理具有重大影响。现有方法通常忽略政府文件的独特背景和深远影响，可能掩盖影响公共政策和公民-政府互动的潜在偏见。为了弥合这一差距，我们引入了荷兰政府偏见检测数据（DGDB），该数据集来源于荷兰众议院，并由专家进行偏见标注。我们在此数据集上微调了几个基于BERT的模型，并将它们的性能与生成式语言模型进行了比较。此外，我们还进行了全面的误差分析，包括对模型预测的解释。我们的研究结果表明，微调后的模型表现出色，明显优于生成式语言模型，表明DGDB对于偏见检测的有效性。这项工作强调了标注数据集在各种语言的偏见检测中的重要性，并有助于实现更公平的治理实践。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决政府文件中语言偏见难以检测的问题。现有方法在处理政府文件时，往往忽略其特定语境和潜在影响，导致难以有效识别和消除偏见。此外，缺乏专门针对政府文件的标注数据集，也限制了现有方法的效果。
核心思路：论文的核心思路是构建一个高质量的、专门针对政府文件的偏见检测数据集（DGDB），并利用该数据集微调预训练语言模型（如BERT），使其能够更好地识别政府文件中的语言偏见。通过专家标注和模型微调，提高偏见检测的准确性和可靠性。
技术框架：整体框架包括数据收集与标注、模型选择与微调、以及性能评估与误差分析三个主要阶段。首先，从荷兰众议院收集政府文件，并由专家进行偏见标注，构建DGDB数据集。然后，选择基于BERT的预训练语言模型，并在DGDB数据集上进行微调。最后，通过对比微调模型与生成式语言模型的性能，并进行误差分析，评估DGDB数据集和微调方法的有效性。
关键创新：论文的关键创新在于构建了专门针对政府文件的偏见检测数据集DGDB。与通用数据集相比，DGDB数据集更贴近政府文件的实际语境，能够更好地反映政府文件中存在的语言偏见。此外，通过对比微调模型与生成式语言模型的性能，验证了DGDB数据集的有效性。
关键设计：论文的关键设计包括DGDB数据集的标注规范和BERT模型的微调策略。DGDB数据集的标注规范需要确保标注的一致性和准确性。BERT模型的微调策略需要选择合适的学习率、batch size和训练epochs，以避免过拟合或欠拟合。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在DGDB数据集上微调的BERT模型性能显著优于生成式语言模型，证明了DGDB数据集的有效性。具体的性能数据（如准确率、召回率等）在摘要中未提及，但强调了微调模型相对于生成式模型的显著优势，表明DGDB数据集对于提升偏见检测效果具有重要作用。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于政府部门，辅助审核政策文件，减少潜在的语言偏见，提升政策的公平性和透明度。同时，该方法也可推广至其他领域，如新闻媒体、法律文件等，促进更公正的社会环境。未来，可进一步研究如何自动生成无偏见的文本，从源头上减少偏见的产生。
📄 摘要（原文）
This paper addresses the critical need for detecting bias in government documents, an underexplored area with significant implications for governance. Existing methodologies often overlook the unique context and far-reaching impacts of governmental documents, potentially obscuring embedded biases that shape public policy and citizen-government interactions. To bridge this gap, we introduce the Dutch Government Data for Bias Detection (DGDB), a dataset sourced from the Dutch House of Representatives and annotated for bias by experts. We fine-tune several BERT-based models on this dataset and compare their performance with that of generative language models. Additionally, we conduct a comprehensive error analysis that includes explanations of the models' predictions. Our findings demonstrate that fine-tuned models achieve strong performance and significantly outperform generative language models, indicating the effectiveness of DGDB for bias detection. This work underscores the importance of labeled datasets for bias detection in various languages and contributes to more equitable governance practices.