本文提出了一个完整的研究议程以便在印度社会背景下重新定义 NLP 公平性研究，同时考虑印度文化价值，缩小技术和资源方面的差异，并总结了一个关于印度社会不平等各个方面存在的社会偏见的实证研究，表明它们在语料库和模型中的普遍存在。

Nov, 2022

本文旨在研究印度社会准则在 NLP 的公正性中的作用，通过对印度社会背景、资源以及文化价值观的分析，建立公正性评估模型，探讨预测偏见和社会刻板印象的存在，并提出改进 NLP 公正性的全面研究议程，为其他地缘文化背景的研究提供借鉴。

Sep, 2022

近年来，语言技术和人工智能的最新进展在法律领域提出了众多语言模型，从预测判决到生成摘要等多种任务。本研究探讨了大规模语言模型（LLMs）在印度社会因素参与的法律任务中的能力。我们提出了一种新的度量标准，即加权法律安全评分（$LSS_{eta}$），综合了 LLM 的公平性和准确性。我们通过考虑 LLM 在二元法定推理任务中的性能以及在印度社会的各个不平等因素上的公平展现来评估 LLMs 的安全性。LLaMA 和 LLaMA--2 模型的任务性能和公平性得分表明，所提出的 $LSS_{eta}$ 度量标准可以有效决定模型在法律领域中的安全使用准备性。我们还提出了利用专门的法律数据集进行微调流程的方法，以减轻偏见并提高模型的安全性。对 LLaMA 和 LLaMA--2 模型的微调流程提高了 $LSS_{eta}$，提高了它们在印度法律领域中的可用性。我们的代码已公开发布。

Feb, 2024

本篇文章介绍了一个系统，利用深度学习和自然语言处理技术，通过阿拉伯案例脚本来预测判决结果，特别是在监护和婚姻废止案件中。该系统将协助法官和律师提高工作效率和时间效率，减少判决差异，同时帮助诉讼当事人、律师和法学生在庭审前分析任何给定案件的可能结果。实验结果表明，与五种基线方法相比，在监护案件和婚姻废止案件的判决预测中，利用词向量和 TF-IDF 的 SVM 模型和利用 TF-IDF 的 LR 模型分别达到了 88% 和 78% 的最高准确率。此外，利用词向量的 LR 和 SVM 以及利用 TF-IDF 的 BiLSTM 模型在预测监护案件和婚姻废止案件的结果概率方面达到了 88% 和 69% 的最高准确率。

Sep, 2023

本研究尝试减轻语言视觉模型中的性别偏见问题，通过研究现有数据集中性别偏见的影响程度，并提出一种缓解方法。

May, 2023

通过研究法律数据集和大型语言模型产生的案件判决摘要中存在的偏见，分析其对法律决策的影响，揭示大型语言模型和预训练的摘要模型生成结果中存在的有趣偏见，并探讨这些偏见背后的原因。

Dec, 2023

本研究调查了多语言和非英文环境下公平性问题，并强调当前研究的不足之处及因英语环境限制所面临的挑战。作者认为，在构建公平性数据集方面，世界上众多多样化的文化和语言使得实现全面覆盖变得不可行，因此需超越当前仅仅集中在特定维度和类型偏见的数据集驱动方法，以便在不同的语言和文化间实现扩展。

Feb, 2023

本次调查分析了 NLP 模型的社会影响，探讨了 NLP 算法中存在性别、种族和文化偏见的根源，定义了公平性，并说明了 NLP 各个子领域如何减少系统存在的偏见，最终讨论了未来研究如何消除 NLP 算法中的有害偏见。

Mar, 2022

本文提出了一个数据基准，用于评估预训练的语言模型在下游任务中的公平性，包括四个司法管辖区（欧洲理事会、美国、瑞士和中国）、五种语言（英语、德语、法语、意大利语和汉语）以及五个属性的公平性（性别、年龄、地区、语言和法律领域），并通过几种群组鲁棒性的微调技术评估预训练的语言模型，发现在许多情况下，绩效群体差异非常明显，而这些技术均不能保证公平性，并且不能一致地减少群体差异，此外，对结果进行了定量和定性分析，并强调法律 NLP 鲁棒性方法发展中存在的挑战。

Mar, 2022

本研究旨在利用卷积神经网络（CNN）架构处理一组印地语法律文件，并在保释预测任务中利用 CNN 模型，取得了 93% 的整体准确率，相较于印度北方邦 20 个地区的基准准确率有所增长。

Jan, 2024