情感大模型的“情感偏见缓解”需从哪些环节入手？热门官方

更新于2025/12/1 16:47:23

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回答：① 数据层面：平衡训练数据中的情感分布（如增加少数群体的情感样本）、去除偏见标注（如删除“女性=情绪化”的错误标签）；② 模型层面：引入公平性约束（如Fairness Loss，惩罚模型对不同群体的情感识别差异）、对抗去偏（用对抗网络消除群体属性与情感预测的关联）；③ 评估层面：使用公平性指标（如Demographic Parity、Equalized Odds）评估模型，而非仅看准确率。实验显示，全流程去偏可使模型的性别情感偏见误差从15%降至3%。

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