基于對抗網(wǎng)絡(luò)的文本情緒分析性別偏見消減方法

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摘要：近年來，性別偏見引起自然語言處理領(lǐng)域研究者們的關(guān)注。已有研究工作證實(shí)，性別偏見不僅影響模型性能，且其傳播將進(jìn)一步對下游產(chǎn)品產(chǎn)生一定的危害。文章探究性別偏見對文本情緒分析的影響，提出基于對抗網(wǎng)絡(luò)模型的性別偏見消減方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在文本數(shù)據(jù)集上，文章提出的對抗性訓(xùn)練方法相比其他減偏方法，使TPR-GAP下降約0.02～0.03，而性能只降低了0.8個(gè)點(diǎn)。（剩余7042字）