แบบจำลองภาษาและการฝังคำที่ใช้ในวันนี้ ใช้ประโยชน์จากข้อมูลอคติที่ไม่มีป้ายกำกับจำนวนมากสำหรับขั้นตอนการฝึกอบรมที่เกี่ยวข้อง ซึ่งเพิ่มขึ้นโดยกลไกความสนใจของหม้อแปลงใหม่เป็นเทคนิคการเรียนรู้ที่ไม่ได้รับการดูแลใหม่
ด้วยตัวอย่างการฝึกอบรมเหล่านี้ทั้งหมดจะมีตัวอย่างที่มีอคติที่ส่งผลกระทบต่อผลลัพธ์ของระบบที่เกิดขึ้น
บางครั้งเราต้องตัดสินใจอคติกับระบบของเรา แต่ก็เป็นเรื่องดีที่จะรู้อคติภายในโมเดลของเรา
Biasexploration4j อนุญาตให้ทำการสำรวจการฝังคำและการวัด แนวโน้ม ภาษาที่ใช้ Bert-based ซึ่งเป็นงานหลัง (Nangia et al., 2020) เพื่อสำรวจอคติที่แตกต่างกันภายในระบบที่กำหนด
เครื่องมือนี้ประกอบไปด้วยคลาสต่าง ๆ ที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อประเมินความลำเอียงบางแง่มุมเพื่อให้คุณสามารถติดตั้งได้ทุกที่ที่คุณต้องการ
# Clone the repository
git clone https://github.com/LMartinezEXEX/BiasExploration4J.git
# Change CWD inside the cloned repository
cd BiasExploration4J
# For use as a dependency from other projects
mvn clean installตรวจสอบหน้า wiki ของเราที่คุณจะพบข้อมูลบันทึกย่อและเคล็ดลับเกี่ยวกับวิธีการใช้ biasexploration4j , คำจำกัดความของแนวคิดหลักและข้อ จำกัด บางประการที่ต้องคำนึงถึงเมื่อสำรวจอคติในข้อมูลของคุณ
โครงการนี้อยู่ภายใต้ใบอนุญาต MIT