Volume 2,Issue 9
基于因果推断在消除自然语言处理（NLP）模型偏差中的研究进展
近年来，随着自然语言处理（NLP）技术的迅猛发展，大规模预训练模型在诸多实际场景中取得了显著成就，但与此同时，其内在偏差问题也日益凸显，严重影响了模型在公平性、鲁棒性以及社会伦理等方面的应用。传统的偏差消除方法主要依靠数据增广、微调及人工标注等手段，虽然在一定程度上缓解了偏差问题，但往往难以从根本上消除模型所固有的系统性偏见，且在处理复杂语义和跨领域任务时存在适用性不足。本文聚焦于因果推断在NLP模型偏差消除中的应用，系统梳理了基于因果干预和反事实推理的最新研究成果。
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