Meta AIのオープンソースシステムは、ウィキペディアの伝記における性別の偏見を正そうとします – venturebeat.com

本日、彼らは論文「完全な長さのウィキペディアの伝記の生成：検索ベースの女性の伝記の生成に対する性別バイアスの影響」で調査結果と方法論を発表しました。
一方、事実性は、テキスト生成とNLPの主要な問題の1つです。
この調査のモデルとデータセットは、既存のプロファイルにコンテンツの断片を修正または追加することに焦点を当てるのではなく、AIを使用して完全な経歴を生成します。
伝記が生成された人物の名前。
彼らは、女性に関する1,500の伝記のデータセットをキュレートし、その生成されたテキストを分析して、利用可能なWeb証拠データの違いが生成にどのように影響するかを理解しました。
彼らは、自動メトリックとコンテンツと事実性を調べる人間の評価の両方を使用して、生成されたテキストの事実性、流暢さ、および品質を評価しました。