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EMNLP
JobFair: 大规模语言模型中评估性别招聘偏见的框架
基于大型语言模型的层次性性别招聘偏见评估框架揭示了反向偏见和过度去偏见的重要问题。
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19 days ago
迈向公平机器学习软件:通过反事实推理理解和解决模型偏见
本研究通过反事实思考,提出一种针对 ML 软件中偏见根源的创新对策,并将优化性能和公平性模型相结合,成功提高了 ML 软件的公平性并保持了高竞争力性能
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a year ago
推荐系统解释的反事实评估
本文提出一种离线评估方法来评估推荐系统的解释质量,并使用反事实方法量化其对推荐的影响,结果表明与传统的人类评估方法相比,该方法能更好地产生与实际人类判断更相关的评估分数,说明反事实方法是评估推荐解释的一种有前途的方法。
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2 years ago
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