Cristin-resultat-ID: 1924816
Sist endret: 29. mars 2022, 12:45
NVI-rapporteringsår: 2021
Resultat
Vitenskapelig Kapittel/Artikkel/Konferanseartikkel
2021

Using Gender- and Polarity-Informed Models to Investigate Bias

Bidragsytere:
  • Samia Touileb
  • Lilja Øvrelid og
  • Erik Velldal

Bok

Proceedings of the 3rd Workshop on Gender Bias in Natural Language Processing
ISBN:
  • 978-1-954085-61-9

Utgiver

Association for Computational Linguistics
NVI-nivå 1

Om resultatet

Vitenskapelig Kapittel/Artikkel/Konferanseartikkel
Publiseringsår: 2021
Sider: 66 - 74
ISBN:
  • 978-1-954085-61-9

Klassifisering

Fagfelt (NPI)

Fagfelt: Informatikk og datateknikk
- Fagområde: Realfag og teknologi

Beskrivelse Beskrivelse

Tittel

Using Gender- and Polarity-Informed Models to Investigate Bias

Bidragsytere

Samia Touileb

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved ML Maskinlæring ved Universitetet i Oslo

Lilja Øvrelid

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Språkteknologigruppen ved Universitetet i Oslo

Erik Velldal

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Språkteknologigruppen ved Universitetet i Oslo
1 - 3 av 3

Resultatet er en del av Resultatet er en del av

Proceedings of the 3rd Workshop on Gender Bias in Natural Language Processing.

Costa-jussà, Marta R.; Gonen, Hila; Hardmeier, Christian; Webster, Kellie. 2021, Association for Computational Linguistics. Vitenskapelig antologi/Konferanseserie
1 - 1 av 1