<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=GB18030"><div style="font-family: "lucida Grande", Verdana;"><font style="line-height: 30.6px;" size="2">Hi Adapters,<br><br></font><p class="p1" style="line-height: normal; margin: 0px; font-variant-numeric: normal; font-variant-east-asian: normal; font-stretch: normal;"><font __editorwarp__="1" style="display: inline; font-size: 13px; font-family: "lucida Grande", Verdana; color: rgb(0, 0, 0); background-color: rgba(0, 0, 0, 0); font-weight: 400; font-style: normal;">     An increasing number of natural language
processing papers address the effect of bias
on predictions, introducing mitigation techniques at different parts of the standard NLP
pipeline (data and models). However, these
works have been conducted individually, without a unifying framework to organize efforts
within the field. </font></p><p class="p1" style="line-height: normal; margin: 0px; font-variant-numeric: normal; font-variant-east-asian: normal; font-stretch: normal;"><font __editorwarp__="1" style="display: inline; font-size: 13px; font-family: "lucida Grande", Verdana; color: rgb(0, 0, 0); background-color: rgba(0, 0, 0, 0); font-weight: 400; font-style: normal;"><br></font></p><p class="p1" style="line-height: normal; margin: 0px; font-variant-numeric: normal; font-variant-east-asian: normal; font-stretch: normal;"><font __editorwarp__="1" style="display: inline; font-size: 13px; font-family: "lucida Grande", Verdana; color: rgb(0, 0, 0); background-color: rgba(0, 0, 0, 0); font-weight: 400; font-style: normal;">     In this seminar, I will introduc</font><font __editorwarp__="1" style="display: inline; font-size: 13px; font-family: "lucida Grande", Verdana; color: rgb(0, 0, 0); background-color: rgba(0, 0, 0, 0); font-weight: 400; font-style: normal;">e (1) a conceptual framework for identifying and quantifying predictive bias and its origins
within a standard NLP pipeline, (2) a survey of biases identified in NLP models, and (3) a survey
of methods for countering bias in NLP organized
within our conceptual framework.</font><span style="font-family: NimbusRomNo9L; font-size: 11pt;"><br></span></p>
                
        
        
                <div data-mce-style="clear: both;" style="clear: both;"><font style="line-height: 30.6px;" size="2"><br></font></div><font style="line-height: 30.6px;" size="2">Related paper:</font></div><div style="font-family: "lucida Grande", Verdana;"><p class="p1" style="line-height: normal; margin: 0px; font-variant-numeric: normal; font-variant-east-asian: normal; font-stretch: normal;">
                
        
        
                </p><div class="page" title="Page 1">
                        <div class="layoutArea">
                                <div class="column">
                                        <p><font __editorwarp__="1" style="display: inline; font-size: 13px; font-family: "lucida Grande", Verdana; color: rgb(0, 0, 0); background-color: rgba(0, 0, 0, 0); font-weight: 400; font-style: normal;">Predictive Biases in Natural Language Processing Models:
A Conceptual Framework and Overview </font></p>
                                </div>
                        </div>
                </div></div><div style="font-family: "lucida Grande", Verdana;"><font style="line-height: 30.6px;"><font size="2"><br>Time: Wed 4 pm<br>Venue: SEIEE 3-414<br><br>Best regards,<br><br>Shanshan</font></font></div>