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大、小或两者皆用：一种基于语言模型的新型数据增强框架用于去偏见化观点摘要
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文旨在量化和减少语言模型中的情感偏见。研究发现，敏感属性的变化会影响生成文本的情感。使用公平机器学习文献中的公正度量证明了大规模模型存在高偏见。提出了使用嵌入和情感预测导出的正则化方法，提高了公正度量，同时保持了困惑度和语义相似性。
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关键要点
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本文旨在量化并减少语言模型中的情感偏见。
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研究分析了敏感属性的变化对生成文本情感的影响。
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使用公平机器学习文献中的公正度量来量化情感偏见。
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证明了在新闻文章和维基百科上训练的大规模模型存在高偏见。
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提出了使用嵌入和情感预测导出的正则化方法。
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该正则化方法提高了公正度量，同时保持了困惑度和语义相似性。
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