FairFlow: An Automated Approach to Model-based Counterfactual Data Augmentation For NLP

尽管语言模型不断发展，但它们仍然会无意中学习到社会中的有害偏见和刻板印象，并将其体现出来。这些固有的偏见经常会在各种应用中产生不利影响。反事实数据增强（CDA）是一种广泛采用的方法，旨在平衡训练数据中的人口属性，以减轻自然语言处理中的偏见。然而，许多现有的CDA方法依赖于使用手动编译的词对字典进行单词替换技术。这些技术经常导致上下文不当的替换，从而导致潜在的质量问题。另一方面，基于模型的技术的发展受到了平行训练数据的需求的挑战。在这个领域的工作采用手动生成的平行数据，这些数据收集昂贵，因此规模有限。本文提出了一种自动化方法FairFlow，用于生成平行数据以训练反事实文本生成模型，从而限制了人类干预的需求。此外，我们展示了FairFlow显著克服了基于字典的单词替换方法的限制，同时保持良好的性能。

论文旨在解决自然语言处理中存在的偏见和刻板印象问题，提出了一种自动化生成平行数据的方法，以培训反事实文本生成模型，从而减轻偏见。

FairFlow是一种自动化生成平行数据的方法，可用于训练反事实文本生成模型。相比于使用手动编译的词汇对字典进行单词替换的方法，FairFlow可以更好地解决上下文外替换的问题，并且不需要人工干预。

论文提出了一种新的方法来解决自然语言处理中的偏见问题，该方法可以自动化生成平行数据，减少了人工干预。实验结果表明，FairFlow可以有效地减少偏见，同时保持良好的性能。论文还使用了多个数据集进行实验，并开源了代码。

在最近的相关研究中，也有一些关于减少偏见的方法，如Hard Debias和BERT-Debias。