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EMNLP
IBADR: 一个迭代的认知偏差数据修正框架用于消除 NLU 模型的偏见
本研究提出了 IBADR,一种迭代的偏差感知数据集优化框架,它在不预定义偏差特征的情况下对 NLU 模型进行去偏。实验结果和深入分析表明,IBADR 不仅显著优于现有的数据集优化方法,达到 SOTA,还与以模型为中心的方法兼容。
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8 months ago
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