本研究提出了一种基于统计依存关系的方法来消除词向量关系中的性别偏差，有效避免了词向量关系中存在的性别偏见问题，并在多个联想任务中实现了最先进的结果。

Nov, 2019

本文研究了神经自然语言处理系统是否反映了训练数据中的历史偏见。通过定义量化神经自然语言处理任务中的性别偏见的基准测试，实证研究发现目前最先进的神经语言模型和基于基准数据集的循环神经网络在职业看待上存在显著的性别偏见。作者提出了一种基于因果干预的语料库增强通用方法，CDA，以减轻偏见而保留矫正前的准确性。作者发现 CDA 优于词嵌入去偏的先前方法，尤其是在词嵌入训练时；对于预先训练的嵌入，两种方法可以被有效地组合。作者还发现原始数据集在优化时会鼓励性别偏见增加；而 CDA 可以缓解这种行为。

Jul, 2018

在研究中，我们发现标准词嵌入即使经过去偏差处理，其性别偏差仍然很高，而上下文词嵌入则能够减少这种性别偏差，从而为自然语言处理应用提供更公正的结果。

Apr, 2019

通过 siamese auto-encoder 和 adapted gradient reversal layer 的方法，我们提出了一种注意 semantic latent 信息和 gender latent 信息的词向量去偏见化的方法，同时减小语义信息损失，显著优于现有的去偏见化方法，并适用于人工语料库的下游 NLP 任务。

Apr, 2020

本文研究了人类生成语料库（human-generated corpora）中由来的单词嵌入（word embeddings）存在着的性别偏见问题，以及已有的性别去偏置（debiasing）方法的局限性；在此基础上，提出了一种新的技术，Double Hard Debias，该技术能够在推断并去除性别子空间之前，首先过滤掉语料库中存储的单词使用频率等无关因素。实验证明，与之前的方法相比，本文提出的技术不仅保留了预训练好的单词嵌入的分布语义（distributional semantics），而且能够更有效地降低性别偏见。

May, 2020

该研究提出了一种针对 word embeddings 中性别偏见问题的去偏方法，通过保留与性别相关、非歧视性别信息的同时，去除预先训练好的 word embeddings 中的刻板性别歧视偏差，实验结果表明该方法在保留性别相关但非歧视性别信息的同时，能够更好地去偏，适用于一系列 benchmark 数据集和 NLP 应用。

Jun, 2019

通过自然语言推理任务设计机制，测量陈旧的语义观念对词向量嵌入产生的影响。通过静态和动态嵌入中的偏见消除策略，减少了对其下游模型的无效推断，特别是对性别偏见的消除策略能够扩展到上下文嵌入中静态组件的有选择性应用（ELMo、BERT）。

Aug, 2019

研究表明，预训练词嵌入可能会的继承训练数据的性别偏见，并探究这种偏见如何影响职业分类任务。该文案例研究发现，传统的去偏方法可能会导致下游分类器的偏见恶化，但我们提出了一种相对较小的调整方法来同时减少偏见并保持高分类精度。

Aug, 2019

这份研究首次展示，应用标准机器学习到日常语言时会形成类似于人类的语义偏见，同时该研究还提供了用于评估文本偏见的新方法。

Aug, 2016

本研究探讨了文本话语中的性别偏见现象，评估了现有去偏置模型的实际效果，认为现有去偏置方法虽然在表面上达到了降低偏见的效果，但实际上却只是掩盖了偏见，并认为现有技术不足以构建性别中性的计算模型。

Mar, 2019