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IBADR: 一个迭代的认知偏差数据修正框架用于消除 NLU 模型的偏见
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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
该文介绍了一个名为“Nbias”的框架，用于检测和消除文本数据中的偏见，确保数据的公正和道德使用。该框架包括数据层、语料库构建、模型开发层和评估层，并应用了基于transformer的标记分类模型识别具有独特命名实体的偏见词语/短语。通过定量和定性评估的混合方法，该方法能够取得1%至8%的准确率改进，并促进了文本数据的公正和道德使用。
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关键要点
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开发了一个名为“Nbias”的框架，用于检测和消除文本数据中的偏见。
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该框架包括数据层、语料库构建、模型开发层和评估层。
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应用基于transformer的标记分类模型识别偏见词语/短语。
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通过定量和定性评估的混合方法，取得了1%至8%的准确率改进。
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该方法适用于各种偏见，促进了文本数据的公正和道德使用。
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