FairLangProc：面向 NLP 公平性的 Python 包
计算与语言
2025-08-06 v1 机器学习
摘要
近年来，大型语言模型 (LLM) 的使用已趋于普及，引发了对其在决策情境中（如组织公正或医疗保健）应用公平性的社会关切。这进而提出了关于这些模型在关键场景下公平性的问题，导致开发各种程序以解决 NLP 中的偏见。虽然已提出许多数据集、指标和算法来衡量和缓解 NLP 中的有害偏见，但其实现方式各异且缺乏集中化。作为回应，本文介绍 FairLangProc，这是一个综合性的 Python 软件包，提供一些最新 NLP 公平性进展的通用实现，提供与著名 Hugging Face transformers 库兼容的接口，旨在鼓励偏见缓解技术的广泛使用和民主化。该实现可在 https://github.com/arturo-perez-peralta/FairLangProc 查看。
引用
@article{arxiv.2508.03677,
title = {FairLangProc: A Python package for fairness in NLP},
author = {Arturo Pérez-Peralta and Sandra Benítez-Peña and Rosa E. Lillo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.03677},
year = {2025}
}
备注
40 pages, 4 figures, 3 tables