In order for NLP technology to be widely applicable and useful, it needs to be inclusive of users across the world's languages, equitable, i.e., not unduly biased towards any particular language, and accessible to users, particularly in low-resource settings where compute constraints are common. In this paper, we propose an evaluation paradigm that assesses NLP technologies across all three dimensions, hence quantifying the diversity of users they can serve. While inclusion and accessibility have received attention in recent literature, equity is currently unexplored. We propose to address this gap using the Gini coefficient, a well-established metric used for estimating societal wealth inequality. Using our paradigm, we highlight the distressed state of diversity of current technologies for Indian (IN) languages, motivated by their linguistic diversity and large, varied speaker population. To improve upon these metrics, we demonstrate the importance of region-specific choices in model building and dataset creation and also propose a novel approach to optimal resource allocation during fine-tuning. Finally, we discuss steps that must be taken to mitigate these biases and call upon the community to incorporate our evaluation paradigm when building linguistically diverse technologies.


翻译:为使国家语言方案技术广泛适用和有用,它需要包括世界语言的用户,公平,即不过分偏向任何特定语言,用户可以使用,特别是在计算限制因素常见的低资源环境中。我们在本文件中提议了一个评估国家语言方案技术所有三个层面的评价模式,从而量化了它们能够服务的用户的多样性。虽然在最近的文献中,包容性和可获取性受到注意,但公平目前尚未探讨。我们提议利用基尼系数解决这一差距。基尼系数是用来估计社会财富不平等的既定指标。我们利用我们的范例,强调目前印度语(印地安语)技术的多样性状况,受其语言多样性和大量、不同语言人群的驱动。为了改进这些衡量标准,我们展示了在建模和创建数据集方面针对具体区域的选择的重要性,并提出了在微调期间优化资源分配的新办法。我们讨论必须采取哪些步骤来减少这些偏见,并呼吁社区在建设语言多样性技术时纳入我们的评价模式。

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