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文本模型是否存在与性别相关语言无关的偏见？
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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
本文提出了两个度量标准（skew和stereotype）来分析上下文语言模型在WinoBias代词消解任务中的性别偏见，并提出了两种减少偏见的方法。
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关键要点
- 提出了两个度量标准：skew 和 stereotype，用于分析性别偏见。
- 这两个标准用于量化上下文语言模型在WinoBias代词消解任务中的表现。
- 提出了两种减少性别偏见的方法。
- 第一种方法是在线方法，能够有效消除偏斜，但牺牲了刻板印象。
- 第二种方法借鉴了ELMo的工作，使用增强的性别平衡数据集微调BERT，降低了skew和stereotype。
- 现有的性别偏见基准未能完全探测到专业偏见，代词消解可能受到其他性别偏见的交叉相关性影响。
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