Unsupervised detection of contextualized embedding bias with application to ideology
We propose a fully unsupervised method to detect bias in contextualized embeddings. The method leverages the assortative information latently encoded by social networks and combines orthogonality regularization, structured sparsity learning, and graph neural networks to find the embedding subspace c...
Автори: | Hofmann, V, Pierrehumbert, J, Schütze, H |
---|---|
Формат: | Conference item |
Мова: | English |
Опубліковано: |
Journal of Machine Learning Research
2022
|
Схожі ресурси
Схожі ресурси
-
Dynamic contextualized word embeddings
за авторством: Hofmann, V, та інші
Опубліковано: (2021) -
Leveraging Bias in Pre-trained Word Embeddings for Unsupervised Microaggression Detection
за авторством: Tolúlọpẹ́ Ògúnrẹ̀mí, та інші
Опубліковано: (2022-12-01) -
Unsupervised Bitext Mining and Translation via Self-Trained Contextual Embeddings
за авторством: Phillip Keung, та інші
Опубліковано: (2021-03-01) -
Forecasting COVID-19 caseloads using unsupervised embedding clusters of social media posts
за авторством: Drinkall, F, та інші
Опубліковано: (2022) -
Modeling ideological salience and framing in polarized online groups with graph neural networks and structured sparsity
за авторством: Hofmann, V, та інші
Опубліковано: (2022)