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