一、说明

        近年来，自然语言处理 （NLP） 模型广受欢迎，彻底改变了我们与文本数据交互和分析的方式。这些基于深度学习技术的模型在广泛的应用中表现出了卓越的能力，从聊天机器人和语言翻译到情感分析和文本生成。然而，NLP 模型并非没有挑战，它们面临的最关键问题之一是存在偏见和公平性问题。本文探讨了 NLP 模型中的偏见和公平性概念，以及用于检测和缓解它们的方法。

一、说明

        近年来，自然语言处理 （NLP） 模型广受欢迎，彻底改变了我们与文本数据交互和分析的方式。这些基于深度学习技术的模型在广泛的应用中表现出了卓越的能力，从聊天机器人和语言翻译到情感分析和文本生成。然而，NLP 模型并非没有挑战，它们面临的最关键问题之一是存在偏见和公平性问题。本文探讨了 NLP 模型中的偏见和公平性概念，以及用于检测和缓解它们的方法。