本期为TechBeat人工智能社区第393期线上Talk。北京时间3月31日(周四)20:00，密歇根州立大学计算机科学与工程系在读博士生——刘昊宸的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “自然语言处理中的公平性 ”，届时将以对话生成和文本分类两个任务为例，分享NLP中公平性问题研究的最新进展。

Talk·信息

主题：自然语言处理中的公平性 

嘉宾： 密歇根州立大学计算机科学与工程系在读博士生刘昊宸

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看？

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Talk·提纲

自然语言处理（NLP）作为人工智能领域中一个重要的研究方向，受到了日益增长的关注，并被广泛应用于各种生活和商业场景中。然而，最近的研究表明，自然语言处理的相关应用会表现出与人类相似的偏见，或产生不公平的决策。NLP应用中的偏见以何种形式存在？如何衡量NLP模型的公平性？如何消除NLP系统中的偏见？在本次Talk中，我们将以对话生成和文本分类两个任务为例，分享NLP中公平性问题研究的最新进展。

具体分享提纲如下：

1. 什么是自然语言处理中的公平性问题

2. 检测对话系统中的偏见

3. 消除对话系统中的性别偏见

4. 文本分类中的隐式偏见

Talk·预习资料

[1] (COLING ‘20) Does Gender Matter? Towards Fairness in Dialogue Systems
https://aclanthology.org/2020.coling-main.390/

[2] (EMNLP ‘20) Mitigating Gender Bias for Neural Dialogue Generation with Adversarial Learninghttps://aclanthology.org/2020.emnlp-main.64/

[3] (ACL ’21 Findings) The Authors Matter: Understanding and Mitigating Implicit Bias in Deep Text Classificationhttps://aclanthology.org/2021.findings-acl.7/

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Talk·嘉宾介绍

刘昊宸，美国密歇根州立大学计算机科学与工程系五年级博士生。研究领域主要包括机器学习中的公平性问题、自然语言处理和推荐系统。他曾在人工智能和数据挖掘领域的知名学术会议中发表多篇论文，包括ACL、EMNLP、COLING、SIGIR、WWW、KDD、ICDM、IJCAI等。他的研究成果已被学界引用约500次。他还曾作为主要演讲者组织了ICAPS’21和WWW’22上“可信人工智能：计算视角”的专题讲座。

个人主页：

http://www.cse.msu.edu/~liuhaoc1/

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