NLP模型的公平性度量是确保模型输出公正无偏见的重要步骤。以下是一些常用的公平性度量指标和策略。
公平性度量指标
- 基尼不平等指数（Gini Index）：衡量模型在不同群体间的预测结果的不平等程度。
- 错误率差异（Error Rate Difference）：比较模型在不同群体上的错误率差异。
- 平衡率（Balance Rate）：评估模型输出结果中各个群体的比例是否均衡。
公平性度量策略
- 数据预处理：确保训练数据在不同群体上的分布是均衡的。
- 模型训练：使用对抗性训练或正则化方法来减少模型的偏见。
- 后处理：对模型的输出进行微调，以减少不同群体间的预测差异。
扩展阅读
想要了解更多关于NLP模型公平性的知识，可以阅读以下内容：
数据分布图
对抗性训练
后处理策略