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On Measures of Biases and Harms in NLP | Synapse

January 1, 2022Open Access

On Measures of Biases and Harms in NLP

SDSunipa DevGoogle (United States)ESEmily ShengUniversity of Southern California JZJieyu ZhaoNingbo University

Puntos clave

Los puntos clave no están disponibles para este artículo en este momento.

Resumen

Sunipa Dev, Emily Sheng, Jieyu Zhao, Aubrie Amstutz, Jiao Sun, Yu Hou, Mattie Sanseverino, Jiin Kim, Akihiro Nishi, Nanyun Peng, Kai-Wei Chang. Findings of the Association for Computational Linguistics: AACL-IJCNLP 2022. 2022.

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Cite This Study

Dev et al. (Sat,) studied this question.

synapsesocial.com/papers/6a152db579ff98d0de4e33c4 https://doi.org/https://doi.org/10.18653/v1/2022.findings-aacl.24