RandSymKL

深度分析

RandSymKL：降低孟加拉語預訓練模型外部性別偏見的去偏策略

本研究聚焦低資源語言孟加拉語模型的外部性別偏見，建構四套含性別置換的情感、毒性、仇恨與諷刺測試集，提出結合隨機抽樣、對稱KL與交叉熵的RandSymKL去偏策略，實驗顯示此法能顯著降低性別偏差，同時保持分類精度。