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。

本文提出了一种基于解释的微调方法，以增强大型语言模型的稳健性。通过生成支持答案的自由文本解释，模型在分类任务中对伪线索表现出更强的抵抗力。同时，研究探讨了情感偏见的量化与减少，提出正则化方法以提高公正度量，保持模型性能。

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。