本文研究了神经自然语言处理系统中的性别偏见问题，并提出了一种基于因果干预的语料库增强通用方法CDA，以减轻偏见。研究发现CDA优于先前的方法，并可以缓解数据集优化时的性别偏见增加。

性别如何与政治价值互动：以捷克 BERT 模型为案例研究
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