恒例の学生発表会
佐藤・小川研 : 8名
佐々木研 : 8名
外山研 : 3名
松原研 : 6名
東中研: 3名
武田・笹野研: 3名
計：31名
参加者:62名 (Zoom開催)
金子正弘 (東京工業大学)
大規模コーパスを用いて事前学習されたWord2VecやBERTのような分散表現は様々な自然言語処理タスクで活用されている．一方で，これらの分散表現には意味や文法に関する有益な情報だけでなく，データの偏りから差別的なバイアスも学習されることが明らかになっている．これは公平性の観点から問題であり，本発表では公平な分散表現を実現するためにバイアスの評価と除去について関連研究も交えながらこれまでの取り組みを紹介する．
参加者:58名 (Zoom開催)