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

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。