AAAI2022 | 因果推理下的词向量：降低性别偏见并保留语义信息

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2112.05194.pdf

词向量被广泛应用于各类自然语言处理任务中，然而诸多研究已经表明词向量中存在着各种偏见（如性别或种族方面）。本文提出一种基于因果推理的方法，能够有效的消除词向量中的性别偏见并保留其他语义。具体的来说，本文提出了两种因果推理框架，分别用来消除词向量中的Potential proxy bias和Unresolved bias。实验表明，本文方法得到的词向量不但能够较好地消除词向量中的偏见，还能提高语义相关任务的表现。