情感计算中的“情感公平性”如何覆盖“交叉群体偏见”？热门官方

更新于2025/12/1 16:47:23

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回答：交叉群体偏见指模型对“女性+少数族裔”“残障+低收入”等交叉群体的复合偏见（如将“黑人女性愤怒”误判为“攻击性”的概率是白人男性的3倍）。覆盖方法：① 交叉群体公平性指标：提出“交叉公平性差距”（如不同交叉群体的情感识别准确率差异<5%）；② 多维度去偏训练：在损失函数中加入“交叉群体公平性惩罚项”，同时优化性别、种族、残障等维度的公平性；③ 对抗性交叉去偏：训练对抗网络识别交叉群体身份（如“黑人女性”），并惩罚模型对该身份的偏见关联。某招聘平台应用后，交叉群体情感偏见误差从30%降至6%，公平性评分提升70%。

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