UNMASK 发现并缓解文本分类中的虚假捷径
UNC-ChapelHill · hf · 2026-08-17
UNC-Chapel Hill 提出 UNMASK 框架。该框架通过因果验证和基于分组的重加权技术，自动发现并缓解文本分类器中的虚假相关性，无需人工标注即可提升模型鲁棒性。
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