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COBias 和 Debias：通过非线性整数规划来减小语言模型的成对准确性偏倚
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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
本文介绍了一种名为Debiasing Contrastive Learning (DCT)的NLU去偏置方法，通过对比学习缓解编码偏置潜在特征和偏置影响的动态性。实验结果显示，DCT在保持分布内性能的同时，在分布之外的数据集上表现出色，并减少了模型表示中的偏置潜在特征。
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关键要点
- 提出了一种名为Debiasing Contrastive Learning (DCT)的NLU去偏置方法。
- DCT通过对比学习缓解编码偏置潜在特征和偏置影响的动态性。
- 使用正向采样和动态负向抽样策略选取最小相似度的偏态样本。
- 实验表明，DCT在保持分布内性能的同时，优于最先进的基线算法。
- DCT在分布之外的数据集上表现出色，减少了模型表示中的偏置潜在特征。
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