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解决预训练语言模型中的偏见：当前趋势和被忽视的社会群体
预训练语言模型在当前和未来的创新中的好处和能力对任何社会都至关重要，然而，引入和使用语言模型会带来偏见和歧视，引发对平等、多样性和公平的关切，并需要解决。这项研究通过综述综合分析了识别和减轻语言模型中偏见的当前趋势和限制的技术，其中有关减轻
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7 months ago
利用一阶理论扩展逻辑神经网络
本研究介绍了如何将一阶理论的相等性和函数符号加入 LNNs 的结构中，以让其更加灵活高效地处理问题。我们还展示了将一阶理论的相等性支持加入 IBM 的 LNN 库中的新功能。
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2 years ago
SIGIR
优化普遍基尼指数实现排名公平
该研究使用广义基尼福利函数来指定推荐系统应优化的规范准则，并利用非光滑优化和投影算子工具解决优化挑战，实验表明该方法在多项推荐任务和公平性标准中均获得更好的权衡。
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2 years ago
如何公正决策长期资格问题？
本文针对决策公平性方面的长期影响进行研究，研究人员通过模拟静态公平约束下群体福祉的平等和改进的长期影响以及潜在的干预措施，发现其对于群体福利可同时具有促进平等和增加差距两种影响，同时提出一种理论框架并完成了基于实际数据与模拟动态的社会科学研
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4 years ago
Me Too Twitter 标签运动中的人口统计代表和集体叙事
在超过 256,000 个不同用户所发的 60 万多条推特分析中，对于 #MeToo 的在线讨论提取出女性种族 / 民族的差异，探讨它们对于帮助那些长期被忽视的人提高声音的作用，并强调数字行动主义研究和设计的重要性以提高代表性和平等。
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4 years ago
非符号神经网络的关系推理和泛化
本文通过实验发现，使用两种不同的表示法，即经过预训练的表示法和任意表示法，神经网络能够进行基本的相等性 (数学恒等式)、模式相等性 (学习 ABA 模式序列) 和层级相等性 (只进行基本相等性训练) 的学习，这些任务是为了区分人类独特的符号
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4 years ago
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