May, 2024

传统多语种情感分析模型中法英语言偏见分析

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TL;DR通过 SVM 和 Naive Bayes 模型，该研究在统计加拿大关于 “双语自然语言处理中的偏见考虑” 的报告的启发下，探讨了英法多语情感分析中可能存在的偏见问题。通过使用三个平衡数据集进行实验，发现情感分类存在潜在的多语言偏见。实验结果表明，SVM 方法在三个数据集上表现出接近公平水平，而 Naive Bayes 方法则存在更大的差异。这些发现揭示了开发公平的多语言自然语言处理系统的重要性，特别是随着未来更多语言数据集的纳入。
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发现论文，激发创造
  • 比较多语言训练的偏差及其影响

    本论文对多种语言进行偏见分析，研究多语言数据训练与单语言数据训练对 Bias 的影响并使用情感分析模型来观察不同民族是否被更正面地看待，结果发现多语言 Finetuning 导致对保护群体的预测变异性增加，表明了 Bias 的放大效应。

    May, 2023

  • 跨语言转移可能会加剧情感分析中的偏见

    通过因果评估测试了跨语言转移在情感分析方面的使用是否导入了性别或种族偏见，并发现跨语言转移的系统通常比其单语对应物更具有偏见，同时我们还发现种族偏见比性别偏见更普遍。

    May, 2023

  • 超越英语：针对四种语言情感分析偏差的反事实测试

    通过构建评估语料库，我们针对四种语言进行了性别、种族和移民偏见的对比评估，揭示了预训练模型对系统所引入的偏见，并提出更针对性的缓解策略。

    May, 2023

  • 跨语言情感分析：机器翻译英语前后的评估

    本文研究了跨多语言数据集及经过机器翻译的文本中，变压器模型在情感分析任务中的表现，并通过比较这些模型在不同语言环境中的效果，洞察其性能变化对情感分析跨多种语言的潜在影响，同时还探讨了其缺点及未来研究的潜在方向。

    May, 2024

  • 英语、 西班牙语和阿拉伯语情感分析系统中的交叉偏见：多语言边缘地带的映射

    本研究使用多语言和交叉框架以及下游任务研究公平性问题，提出四个多语言公平评估语料库和一个新的统计框架来研究自然语言处理中的社会偏见，结果表明许多系统在性别、种族、民族和交叉社会偏见方面表现出显著的偏见。

    Apr, 2022

  • 不同语言中的典型偏见有多大差异？

    通过系统地分析使用不同语言、单语和多语模型、不同架构的偏向性，扩展了评估预训练英语语言模型中的刻板偏见的研究范围，发现在多语言环境下分析是非常重要的，并且公布了代码库以及翻译数据集的实用指南以鼓励将我们的工作进一步扩展到其他语言。

    Jul, 2023

  • 印度语言的多语言偏见检测和缓解

    缺乏多元观点导致维基百科内容中的中立偏见，从而使数百万全球读者接触到潜在的不准确信息。因此，中立偏见的检测和缓解是一个关键问题。我们为此提供了两个大型数据集 mWikiBias 和 mWNC，分别涵盖 8 种语言，用于中立偏见的检测和缓解任务。接下来，我们通过将检测建模为二元分类问题和将缓解建模为样式转换问题，研究了流行的多语言基于 Transformer 的模型在这两个任务中的有效性。我们将代码和数据公开提供。

    Dec, 2023

  • 模型和评估：朝着多语言文本分类公平性的方向

    本文提出了一种针对多语言文本分类的去偏置框架，包括多语文本表示模块、语言融合模块、文本去偏置模块和文本分类模块，并拥有对多维度公平性评估方法。该方法无需依赖语言资源，可以拓展到其他语言。

    Mar, 2023

  • 评估和减轻多语言环境中的性别偏见

    这项研究探讨在多语言环境中评估和减少性别偏见在语言模型中的挑战，并通过 DisCo 扩展到不同的印度语言来创建了一个评估预训练屏蔽语言模型中性别偏见的基准，同时评估了各种方法对 SOTA 大规模多语言模型减轻此类偏见的有效性。

    Jul, 2023

  • 利用大型语言模型衡量性别化语言中的性别偏见

    该论文介绍了一种利用大型语言模型对西班牙语语料库进行定量分析性别表达的新方法，通过识别和分类与人类实体相关的具有性别特征的名词和代词，揭示了四个广泛使用的基准数据集中存在的显著性别差异，从男性到女性的比例范围从 4:1 到 6:1，这些发现证明了我们方法在性别语言中进行偏见量化的价值，并建议在自然语言处理中应用该方法，为更公平的语言技术发展做出贡献。

    Jun, 2024