<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=GB18030"><div style="  ; ; "><font size="2" style="line-height: 30.6px;">Hi Adapters,</font></div><div style="  ; ; "><font size="2"><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="line-height: 22.1px; display: inline; font-size: 13px;">     In my last seminar, I have introduc</font><font editorwarp__="1" style="line-height: 22.1px; display: inline; font-size: 13px;">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. </font><span style="font-size: 13px;">Following the talk in my previous seminar, I will continue to introduce some work about bias identification and countermeasure for label bias.</span></p><div data-mce-style="clear: both;" style="clear: both;"><font size="2" style="line-height: 30.6px;"><br></font></div><font size="2" style="line-height: 30.6px;">Related paper:</font></div><div style="  ; ; "><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 style="line-height: 23.8px;"><font editorwarp__="1" style="line-height: 22.1px; display: inline; font-size: 13px;">Predictive Biases in Natural Language Processing Models: A Conceptual Framework and Overview</font></p></div></div></div></div><div style="  ; ; "><font style="line-height: 30.6px;"><font size="2" style="line-height: 22.1px;"><br>Time: Wed 4 pm<br>Venue: SEIEE 3-414<br><br>Best regards,<br><br>Shanshan<br></font></font></div>