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斯坦福大学、京都大学、佐治亚理工学院联合新作,「自动中和文本中的主观偏见」近日,斯坦福大学、京都大学、乔治亚理工学院联合推出新研究论文,该研究概述道:新闻,百科全书和一些社交媒体等文字工作者都在努力在文本中体现客观。但是,偏见不可避免地会以不适当的主观性形式出现,通过不同场景,预先设定真相,并由此产生疑问等等。这种偏见破坏我们的集体信任并加剧社会冲突。该研究介绍了一种新颖的针对生成的自然语言进行测试的平台:自动地将不合适的主观文本变成中性的观点(「中和」有偏见的文本)。我们还提供有偏见的语言的第一个平行语料库。该语料库包含 180,000 个句子对,源自维基百科的编辑删除了有偏见的句子中的各种构架,预设和态度。最后,我们提出,该任务有两个强大的编码器 / 解码器基准。一个简单但不透明的 CONCURRENT 系统使用 BERT 编码器来识别主观单词,作为生成的一部分处理。另一项可解释且可控制的模块算法使用(1)基于 BERT 的分类器将这些步骤分开识别有问题的单词,以及(2)嵌入新颖的联接,分类器可以通过该联接来编辑隐藏状态编码器的跨四个领域(百科全书,新闻头条,书籍和政治书籍)。研究人员认为,这些算法是自动识别和减少偏差的第一步。
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