本研究提出了一种基于反事实推断的方法，解决推荐系统中的情感偏见问题。通过因果图建模情感对评分的影响，有效减轻了偏见，实验结果表明该方法在评分预测上表现优异。

本文探讨了语言模型中的情感偏见，分析了敏感属性对生成文本情感的影响。研究发现，现有模型在新闻和维基百科语料库中存在显著偏见。提出了正则化方法以提高公正性，同时保持模型性能，并介绍了新的偏差测量数据集和评估框架，以更好地识别和减少语言模型中的社会偏见。

本文旨在量化和减少语言模型中的情感偏见。研究发现敏感属性的变化会影响生成文本的情感。使用公平机器学习的方法量化情感偏见，并证明大规模模型存在较高的偏见。提出了使用嵌入和情感预测导出的正则化方法，提高了公正度量，同时保持了困惑度和语义相似性。

本文旨在量化和减少语言模型中的情感偏见。研究发现敏感属性的值变化会影响生成文本的情感。使用公平机器学习文献中的公正度量证明了大规模模型存在高偏见。提出了使用嵌入和情感预测导出的正则化方法，提高了公正度量，同时保持了困惑度和语义相似性。

本文旨在量化和减少语言模型中的情感偏见。研究发现，敏感属性的变化会影响生成文本的情感。使用公平机器学习文献中的公正度量证明了大规模模型存在高偏见。提出了使用嵌入和情感预测导出的正则化方法，提高了公正度量，同时保持了困惑度和语义相似性。

本文研究了语言模型中的情感偏见，并提出了一种正则化方法来减少偏见。研究发现大规模模型在不同语料库上训练时存在较高的偏见。该正则化方法提高了公正度量，同时保持了困惑度和语义相似性。

本文旨在量化和减少语言模型中的情感偏见。研究发现，敏感属性的变化会影响生成文本的情感。使用公平机器学习的方法量化了情感偏见，并证明了大规模模型存在较高的偏见。提出了使用嵌入和情感预测导出的正则化方法，提高了公正度量，同时保持了困惑度和语义相似性。