[RE] 双重硬去偏：定制词嵌入以缓解性别偏见
计算与语言
2021-04-15 v1 人工智能
摘要
尽管词嵌入在自然语言处理（NLP）任务中被广泛使用，但其因从训练语料继承非预期的性别偏见而受到批评。programmer（程序员）更紧密地与 man（男性）关联，而 homemaker（家庭主妇）更紧密地与 woman（女性）关联。此类性别偏见也被证明会在下游任务中传播。
引用
@article{arxiv.2104.06973,
title = {[RE] Double-Hard Debias: Tailoring Word Embeddings for Gender Bias Mitigation},
author = {Haswanth Aekula and Sugam Garg and Animesh Gupta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.06973},
year = {2021}
}
备注
Under review at ML Reproducibility Challenge 2020