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...
Հիմնական հեղինակներ: | Hofmann, V, Pierrehumbert, J, Schütze, H |
---|---|
Ձևաչափ: | Conference item |
Լեզու: | English |
Հրապարակվել է: |
Journal of Machine Learning Research
2022
|
Նմանատիպ նյութեր
-
Dynamic contextualized word embeddings
: Hofmann, V, և այլն
Հրապարակվել է: (2021) -
Leveraging Bias in Pre-trained Word Embeddings for Unsupervised Microaggression Detection
: Tolúlọpẹ́ Ògúnrẹ̀mí, և այլն
Հրապարակվել է: (2022-12-01) -
Unsupervised Bitext Mining and Translation via Self-Trained Contextual Embeddings
: Phillip Keung, և այլն
Հրապարակվել է: (2021-03-01) -
Forecasting COVID-19 caseloads using unsupervised embedding clusters of social media posts
: Drinkall, F, և այլն
Հրապարակվել է: (2022) -
Modeling ideological salience and framing in polarized online groups with graph neural networks and structured sparsity
: Hofmann, V, և այլն
Հրապարակվել է: (2022)