Oct, 2022
COFFEE:可解释推荐中针对个性化文本生成的反事实公平性
COFFEE: Counterfactual Fairness for Personalized Text Generation in Explainable Recommendation
Nan Wang, Shaoliang Nie, Qifan Wang, Yi-Chia Wang, Maziar Sanjabi...
TL;DR本文研究个性化文本生成中的公平性问题,提出了一个可适用于现有模型和实际场景的通用框架,以促进文本的公平性,消除因用户属性造成的偏见。