摘要

本文介绍了一种名为NLPGuard的框架，旨在减少自然语言处理（NLP）分类器对受保护属性的依赖。随着深度学习在NLP模型中的广泛应用，这些模型往往作为黑箱系统运行，难以检测和纠正对敏感属性（如性别、种族或性取向）的误用。传统的偏见缓解方法主要关注在不同群体间实现性能平衡，但未能解决模型对受保护属性的依赖问题。NLPGuard框架通过处理未标记数据集、现有NLP分类器及其训练数据，生成一个修改后的训练数据集，显著减少了对受保护属性的依赖，同时不牺牲准确性。该框架在三个分类任务中进行了评估：识别有毒语言、情感分析和职业分类，结果显示NLPGuard有效地减少了模型对受保护属性的依赖，同时略微提高了准确性。

原理

NLPGuard框架包含三个主要组件：解释器（Explainer）、识别器（Identifier）和调节器（Moderator）。解释器使用可解释人工智能（XAI）技术来识别模型预测中最关键的词汇。识别器则检查这些词汇是否涉及受保护属性，如年龄、性别、种族等。调节器通过调整训练数据来重新训练NLP模型，以减少对这些识别出的受保护属性的学习。整个框架通过自动化流程，从数据预处理到模型训练，确保模型在决策过程中减少对受保护属性的依赖，同时保持或提升预测性能。

流程

NLPGuard的工作流程如下：首先，解释器分析未标记数据集，识别出对分类器预测最重要的词汇。接着，识别器对这些词汇进行标注，判断它们是否属于受保护属性。最后，调节器根据识别结果调整训练数据，移除或替换涉及受保护属性的词汇，然后使用修改后的数据集重新训练分类器。例如，在处理有毒语言检测任务时，NLPGuard能够识别并减少模型对词汇“黑人”、“同性恋”等的依赖，从而提高分类的公平性。

应用

NLPGuard框架的应用前景广泛，特别是在需要遵守AI法规和避免歧视的领域，如招聘筛选、内容审核等。通过减少模型对受保护属性的依赖，NLPGuard有助于构建更公平、更符合伦理的AI系统。此外，该框架的自动化特性使其易于集成到现有的NLP系统中，为行业应用提供了强大的工具。