本期為TechBeat人工智能社區(qū)第393期線上Talk。北京時間3月31日(周四)20:00，密歇根州立大學計算機科學與工程系在讀博士生——劉昊宸的Talk將準時在TechBeat人工智能社區(qū)開播！

他與大家分享的主題是: “自然語言處理中的公平性?”，屆時將以對話生成和文本分類兩個任務為例，分享NLP中公平性問題研究的最新進展。

Talk·信息

主題：自然語言處理中的公平性?

嘉賓：?密歇根州立大學計算機科學與工程系在讀博士生劉昊宸

地點：TechBeat人工智能社區(qū)

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看？

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Talk·提綱

自然語言處理（NLP）作為人工智能領域中一個重要的研究方向，受到了日益增長的關注，并被廣泛應用于各種生活和商業(yè)場景中。然而，最近的研究表明，自然語言處理的相關應用會表現(xiàn)出與人類相似的偏見，或產(chǎn)生不公平的決策。NLP應用中的偏見以何種形式存在？如何衡量NLP模型的公平性？如何消除NLP系統(tǒng)中的偏見？在本次Talk中，我們將以對話生成和文本分類兩個任務為例，分享NLP中公平性問題研究的最新進展。

具體分享提綱如下：

1. 什么是自然語言處理中的公平性問題

2. 檢測對話系統(tǒng)中的偏見

3. 消除對話系統(tǒng)中的性別偏見

4. 文本分類中的隱式偏見

Talk·預習資料

[1]?(COLING ‘20) Does Gender Matter? Towards Fairness in Dialogue Systems
https://aclanthology.org/2020.coling-main.390/

[2]?(EMNLP ‘20) Mitigating Gender Bias for?Neural Dialogue Generation with Adversarial Learninghttps://aclanthology.org/2020.emnlp-main.64/

[3]?(ACL ’21 Findings) The Authors Matter: Understanding and Mitigating Implicit Bias in Deep Text Classificationhttps://aclanthology.org/2021.findings-acl.7/

Talk·提問交流

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Talk·嘉賓介紹

劉昊宸，美國密歇根州立大學計算機科學與工程系五年級博士生。研究領域主要包括機器學習中的公平性問題、自然語言處理和推薦系統(tǒng)。他曾在人工智能和數(shù)據(jù)挖掘領域的知名學術(shù)會議中發(fā)表多篇論文，包括ACL、EMNLP、COLING、SIGIR、WWW、KDD、ICDM、IJCAI等。他的研究成果已被學界引用約500次。他還曾作為主要演講者組織了ICAPS’21和WWW’22上“可信人工智能：計算視角”的專題講座。

個人主頁：

http://www.cse.msu.edu/~liuhaoc1/

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