Text classifiers have promising applications in high-stake tasks such as resume screening and content moderation. These classifiers must be fair and avoid discriminatory decisions by being invariant to perturbations of sensitive attributes such as gender or ethnicity. However, there is a gap between human intuition about these perturbations and the formal similarity specifications capturing them. While existing research has started to address this gap, current methods are based on hardcoded word replacements, resulting in specifications with limited expressivity or ones that fail to fully align with human intuition (e.g., in cases of asymmetric counterfactuals). This work proposes novel methods for bridging this gap by discovering expressive and intuitive individual fairness specifications. We show how to leverage unsupervised style transfer and GPT-3's zero-shot capabilities to automatically generate expressive candidate pairs of semantically similar sentences that differ along sensitive attributes. We then validate the generated pairs via an extensive crowdsourcing study, which confirms that a lot of these pairs align with human intuition about fairness in the context of toxicity classification. Finally, we show how limited amounts of human feedback can be leveraged to learn a similarity specification that can be used to train downstream fairness-aware models.

公平表示学习编码用户数据，以确保公平和实用性，无论下游应用。然而，学习单独公平的表示，即保证类似的个体相似地治疗，在计算机视觉等高维设置中仍然具有挑战性。在这项工作中，我们介绍了Lassi，是用于认证高维数据的个人公平的第一个代表学习方法。我们的主要洞察力是利用最近在生成建模方面的进步，以捕获生成潜空间中的类似个人。这允许通过使用对抗性训练将相似的个体覆盖相似的单独公平的表示，以最小化其表示之间的距离。最后，我们采用随机平滑，以证明类似的人在一起将类似的人映射在一起，反过来确保了下游应用的局部稳健性导致端到端的公平认证。我们对具有挑战性的真实世界形象数据的实验评估表明，我们的方法将认证的个人公平升高至60％，而不会显着影响任务效用。

街道级别图像对原位数据收集进行扩大占据了重要潜力。通过组合使用便宜的高质量相机与最近的深度学习计算解决方案的进步来实现这一点，以推导出相关专题信息。我们介绍了一个框架，用于使用计算机视觉从街道层图像中收集和提取作物类型和候选信息。在2018年生长季节期间，高清图片被捕获在荷兰弗莱洛兰省的侧视动作相机。每个月从3月到10月，调查了一个固定的200公里路线，每秒收集一张照片，结果总计40万个地理标记的图片。在220个特定的包裹物位置，记录了现场作物的观察结果，以获得17种作物。此外，时间跨度包括特定的出苗前包裹阶段，例如用于春季和夏季作物的不同栽培的裸土，以及收获后栽培实践，例如，绿色皱眉和捕捉庄稼。基于与卷积神经网络（MobileNet）的转移学习，使用具有众所周知的图像识别模型的Tensorflow进行分类。开发了一种超核解方法，以获得160型号的表现最佳模型。这种最佳模型应用于独立推理的鉴别作物类型，宏观F1分数为88.1％的宏观效果，在包裹水平的86.9％。讨论了这种方法的潜力和警告以及实施和改进的实际考虑因素。所提出的框架速度升高了高质量的原位数据收集，并通过使用计算机视觉自动分类建议大规模数据收集的途径。

姿态检测的目标是确定以目标朝向目标的文本中表达的视点。这些观点或上下文通常以许多不同的语言表达，这取决于用户和平台，这可以是本地新闻插座，社交媒体平台，新闻论坛等。然而，姿态检测的大多数研究已经限于使用单一语言和几个有限的目标，在交叉舌姿态检测很少有效。此外，标记数据的非英语来源通常稀缺，并具有额外的挑战。最近，大型多语言语言模型在许多非英语任务上大大提高了性能，尤其是具有有限数量的示例。这突出了模型预培训的重要性及其从少数例子中学习的能力。在本文中，我们展示了对日期交叉姿态检测的最全面的研究：我们在6名语言系列中使用12种语言的12种不同的数据集进行实验，每个都有6个低资源评估设置。对于我们的实验，我们构建了模式开发培训，提出了添加一种新颖的标签编码器来简化言语程序。我们进一步提出了基于情绪的姿态数据进行预培训，这在与几个强的基线相比，在低拍摄环境中显示了大量的6％F1绝对的增长。

我们提出了一种具有有限目标语言数据的交叉语言内容标记的新颖框架，这在预测性能方面显着优于现有的工作。该框架基于最近的邻居架构。它是Vanilla K-最近邻模型的现代实例化，因为我们在所有组件中使用变压器表示。我们的框架可以适应新的源语言实例，而无需从头开始侦察。与基于邻域的方法的事先工作不同，我们基于查询邻的交互对邻居信息进行编码。我们提出了两个编码方案，并使用定性和定量分析显示其有效性。我们的评估结果是来自两个不同数据集的八种语言，用于滥用语言检测，在强大的基线上，可以在F1中显示最多9.5（对于意大利语）的大量改进。平均水平，我们在拼图式多语言数据集中的三种语言中实现了3.6的F1改进，2.14在WUL数据集的F1中的改进。

了解文本中表达的态度，也称为姿态检测，在旨在在线检测虚假信息的系统中起重要作用，无论是错误信息（无意的假）或虚假信息（故意错误地蔓延，恶意意图）。姿态检测已经以不同的方式在文献中框架，包括（a）作为事实检查，谣言检测和检测先前的事实检查的权利要求，或（b）作为其自己的任务的组件;在这里，我们看看两者。虽然已经进行了与其他相关任务的突出姿态检测，但诸如论证挖掘和情绪分析之类的其他相关任务，但没有调查姿态检测和错误和缺陷检测之间的关系。在这里，我们的目标是弥合这个差距。特别是，我们在焦点中审查和分析了该领域的现有工作，焦点中的错误和不忠实，然后我们讨论了汲取的经验教训和未来的挑战。