基于对抗网络的文本情绪分析性别偏见消减方法

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摘要：近年来，性别偏见引起自然语言处理领域研究者们的关注。已有研究工作证实，性别偏见不仅影响模型性能，且其传播将进一步对下游产品产生一定的危害。文章探究性别偏见对文本情绪分析的影响，提出基于对抗网络模型的性别偏见消减方法。实验结果表明，在文本数据集上，文章提出的对抗性训练方法相比其他减偏方法，使TPR-GAP下降约0.02～0.03，而性能只降低了0.8个点。（剩余7042字）

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