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公平 GLASSO: 无偏统计行为估计公平图模型
我们提出了一种公平估计的高斯图模型，该模型可以通过两个偏差度量来促进不同敏感属性的节点组之间的统计相似性的平衡。利用这些度量，我们提出了一种称为 Fair GLASSO 的正则化图拉索方法，以获得在组之间具有无偏统计依赖关系的稀疏高斯精度矩
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23 days ago
ACL
公平度量分数是否足以评估机器学习中的歧视偏见？
论文研究了当前用于评估机器学习算法在文本数据上进行性别歧视的不足之处的度量方法，着重于 Bios 数据集上的职业预测任务，研究表明常用的性别偏差指数在训练集样本较小时具有不可靠性。
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a year ago
通过因果中介分析研究去偏置方法带来的影响
本文以因果中介分析的方法来研究消除语言模型偏见的内部机制对下游任务毒性检测的影响，结果表明需要测试不同的偏见度量方法和关注模型中特定组件的行为变化，如语言模型的前两层和注意力头。
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2 years ago
测量基于视觉和语言嵌入的社会偏见
通过引入 Grounded-WEAT 和 Grounded-SEAT 这些新的度量方式，我们对图片和语言的嵌入中存在的偏见进行了广义化的衡量，并通过实验的方法进行了验证；该研究对于构建公平的社会至关重要。
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4 years ago
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