bias-aware-PRF:临时检索中偏见和效用的正交性

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文件名称：bias-aware-PRF:临时检索中偏见和效用的正交性
文件大小：48.72MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-02 03:59:36
Python 临时检索中偏见和效用的正交性 该存储库包含用于通过控制伪相关性反馈中的偏倚来减少检索的文档集中现有的性别偏见的代码和资源。 在这项工作中，我们通过调查效用与偏差之间的广泛假设权衡，探讨了即席检索中偏差的重要问题，该断言断言，减少偏差（较高的公平性）可能会以降低效用（降低检索效率）为代价。 我们在本文中的工作表明，这一假设不一定总是成立，人们有可能发现在保持效用的同时可以系统地减少偏见的情况。 为此，我们已经表明，可以有效地修改用户查询，从而减少对文档的排名。 根据我们的实验，我们发现偏向较少的修订查询可以保持效用，同时减少偏向。 我们认为，这项工作为将公平和效用视为两个合作措施奠定了基础，而不是被视为竞争方面。 为了探究在检索到的文档列表中偏差是否实际上得到了系统地减少，我们使用两个不同的方法（包括ARaB方法和LIWC Toolkit）在lambda值为0.5时测量偏差的程度，如表1所

【文件预览】：
bias-aware-PRF-main
----results()
--------MAP()
--------lambda effect()
----code()
--------LIWC()
--------runs_calculate_bias.py(4KB)
--------documents_calculate_bias.py(2KB)
--------interpolation.py(2KB)
--------retrieved_list_calculate_bias.py(3KB)
----runs()
--------Expanded Queries()
--------Original Queries()
--------Bias-aware pseudo relevance feedback()
----README.md(22KB)