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Mitigating Name Bias: Reducing Name Bias in Text Embeddings through Anonymization
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了文本嵌入模型中的名称偏见，探讨名称对主题相似性评估的影响。提出了一种文本匿名化方法，有效去除名称同时保留核心主题，显著提升自然语言处理任务的性能。
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关键要点
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本文研究了文本嵌入模型中的名称偏见，特别是名称如何影响主题相似性的评估。
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提出了一种文本匿名化方法，能够有效去除文本中的名称，同时保留核心主题。
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该方法在两个下游自然语言处理任务中显著提升了性能。
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