"Research and Mitigation of Bias in Sign Language Understanding Models"
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对手语技术可能存在的偏见和不平等问题，尤其是来自众包手语数据集的影响。通过利用ASL Citizen数据集中参与者的人口统计特征和词汇特征，我们分析了这些模型的偏见，并在训练过程中应用了多种减轻偏见的技术，发现这些技术有效降低了性能差异而不影响准确性。该研究发布了ASL Citizen数据集的参与者人口统计信息，以推动未来的偏见减轻工作。
本研究探讨手语技术中的偏见问题，分析ASL Citizen数据集的参与者人口统计和词汇特征。结果显示，多种技术能有效减少偏见且不影响准确性，并发布了参与者人口统计信息以支持未来研究。
