社会偏见

摘要： 作为客观事实的“符号再造”,在标题中应用标签不仅能简化标题、满足受众碎片化的阅读需求,还能宣泄社会情绪。但新闻标题标签化也会带来群体污名化、新闻公信力丧失和社会偏见扩大等问题。

摘要： 北京积水潭医院骨肿瘤科团队关于前臂恶性骨肿瘤保肢治疗的相关论文发表在国际刊物《肿瘤学前沿》上。恶性骨肿瘤即人们俗称的“骨癌”。前臂原发恶性骨肿瘤发病率极低,前臂肌群解剖结构复杂且与手的精细运动密切相关,神经血管密布、空间狭小。恶性骨肿瘤侵犯周围软组织往往造成重要神经血管受累,保肢困难。失去手臂意味着残障。患者在劳动能力下降、给个人和家庭带来巨大负担的同时,还面临社会偏见导致的心理压力。为帮助患者保肢,医生们研究并改进重建方案,用人体其他部位的骨骼(如髂骨或小腿上的腓骨)来补全被切除的骨骼。该论文是对近20年来北京积水潭医院骨肿瘤团队几代医师临床工作的总结,其在大量病例资源和长期随访证据的基础上总结了前臂原发恶性骨肿瘤的外科手术切除重建方法,统计分析出预后相关危险因素,为术前评估肿瘤切除安全边界、重建方式优劣提供了科学依据。

摘要： 电影《十二公民》上映后,取得了良好的口碑.影片改编自美国经典影片《十二怒汉》,模仿西方陪审团制度,讲述了十二个陪审团成员对一件"富二代弑父"的新闻展开讨论,最终全票通过富二代无罪的故事.但是就如导演徐昂所说,影片重点不在探讨陪审团制度,而是借此揭露中国社会的各种偏见问题,引人深思.本文重点从对富裕阶层的偏见、对他人想法的偏见、对社会公正的偏见、对规则的偏见、对家庭关系的偏见、对地域的偏见、对人性的偏见等七个方面探讨影片所昭示的社会偏见,期望澄清部分民众在生活过程中形成的各种错误认识,进一步促进社会和谐.

摘要： 近期,卡内基·梅隆大学计算机科学家设计了一种计算机自动分析方法,能够成功追踪宝莱坞和好莱坞电影数十年来的社会偏见,例如:20世纪50年代和60年代在宝莱坞电影中描绘的婴儿多为男孩,而在今天的电影中,男孩和女孩的新生儿基本各占一半;在50年代和60年代,嫁妆在社会上是可以接受的,而今天这种情况并不多;多年来,宝莱坞对女性的审美一直不变,始终是拥有白皙皮肤的漂亮女人。

摘要： 文章回顾了近代时期医学知识与社会之间的关系,分析了近代知识分子产生对中医社会性偏见的原因是西医的科学知识被社会所需要,由此分化出对两种医学不同的价值取向.文章以梁启超疾病史及其在公共领域发表的社论与私人家书做对比,具体说明了对中医的偏见在社会中的显象与运作.

摘要： 为提高人们对自闭症患者和相关研究与诊断的关注,2007年12月,联合国大会通过决议,从2008年起,将每年的4月2日定为“世界自闭症关注日”。或许很多人觉得自闭症离我们很远,但事实上,情况可能比我们想象得更糟。据《中国自闭症教育康复行业发展状况报告》数据显示,目前中国已约有超1000万自闭症谱系障碍人群,其中12岁以下的儿童约有200多万。因为病因不明和社会偏见,很多自闭症孩子并不能健康地成长。不仅如此,这类脑疾病也给家庭和社会带来了巨大的负担。为了解决这一社会难题,无数医学工作者、科技工作者呕心沥血,不断探索诊疗之法。中南大学湘雅医院特聘研究员李津臣博士就是这众多科技工作者中的一员。

摘要： 近日,黑人男子乔治·弗洛伊德之死引发的新一轮“Black Lives Matter”(“黑人的命也是命”)社会运动在美国不断升级,越来越多的美国人加入到对种族歧视与社会偏见的抵制与反思之中。其间,部分运动者提出:社会各界应对那些包含了过时的种族偏见与隐性歧视的文艺作品重新审视,对其中不合理的内容加以扬弃和批判。很快,这一思潮就获得了美国视频平台HBO Max的响应。HBO Max表示:将暂时下架1939年上映的经典电影《乱世佳人》,为其专门制作批判性的注释,之后再将其重新上架。

摘要： 本文回顾影响男性从事护理专业的现况相关研究，旨在探讨男性护理人员职业发展现况与障碍。研究提示，由于社会对护理行业内涵理解不够所形成的社会偏见，以及长久以来的僵化性别角色和刻板印象传统观念的影响，是阻碍男性从事护理工作的主要原因之一。虽然男护士在护理队伍中所占比例少，且在这个以女性为主体的行业中会遇到许多障碍，但研究认为整体而言男护士并非弱势。有学者指出男性在职业生涯规划中会有较强烈的企图心去争取较具高技术性、专业性工作与行政管理职务，展现出对工作较明显的成就动机。因此，如果能从政策层面、医院层面正视男护士的从业障碍，并进行一些行之有效的干预，使男护士能更顺利地在以女性为主的环境下学习与工作，那么男护士将会成为护理专业当中不可或缺的，非常有战斗力的一支队伍。

摘要： 近代上海对于苏北人的污名化是特定历史背景和社会条件下的一种社会现象.苏北人之所以成为偏见和歧视的对象,是多重因素共同构建的结果.本文采用社会学家戈夫曼有关"污名化"的理论与人类学家玛丽·道格拉斯对"污垢"的定义,试图分析在新的媒介环境下被污名化的"苏北"社群同上海、苏南等地区之间的矛盾,并进一步探讨互联网世界中地域歧视事件的展现方式以及新媒体技术对其的影响.本文认为,互联网中的议题讨论在匿名性、碎片化特点的背景下加剧了社会偏见.

摘要： 一种基于偏见样本对生成的深度学习模型去偏方法，包括以下步骤：1)深度学习模型偏见的定义；2)数据预处理；3)定义偏见指标函数；4)：构建的深度学习模型包括第一特征提取器和第一分类器两部分，利用数据集对模型进行训练，使模型达到预设精度；5)对模型进行偏见程度检测：利用模型对测试集的输出和偏见指标函数F测试模型的偏见程度并记录；6)数据增强：利用偏见指标函数对偏见样本进行初步划分，通过模糊样本划分法排除假性偏见样本，通过FLIP方法完成数据增强的过程；7)利用FLIP样本对对有偏见的深度学习模型进行微调训练去偏，对训练后的模型进行检验，判断其偏见程度是否达到要求。本发明有效提升模型的公平性。

摘要： 本发明公开了一种软件自动修复评估偏见发现及验证方法，包括：步骤S1：收集相关文献；步骤S2：筛选文献；步骤S3：获取已发现的偏见：从步骤S2获取到的偏见研究文献中提取出已发现的偏见；步骤S4：构建树状分类：提出面向自动修复技术评估偏见的树状分类；步骤S5：映射现有偏见：将步骤S3获取到的偏见映射到步骤S4提出的树状中；步骤S6：发现新的偏见：基于步骤S5得到的树状分类偏见映射，发现新的偏见；步骤S7：实现评估软件平台；步骤S8：消除现有偏见：基于软件平台，对现有偏见进行消除；步骤S9：验证新的偏见：在对现有偏见进行消除后，在评估软件平台上对新的偏见进行验证。本发明具有原理简单、操作简便、验证准确性高等优点。

摘要： 本发明涉及一种基于物体偏见修正与有向注意力图的物体导航方法，包括以下步骤：S1、机器人实时获取当前时刻的原始图像；S2、提取视觉输入的全局图像特征I

摘要： 本发明公开了一种基于偏见神经元的数据去偏方法和装置，首先获取原始数据，并对所述原始数据中的类别属性进行标记，得到标记后的数据集，记作数据集X；再翻转数据集X中的敏感属性构成数据集X′，利用数据集X和数据集X′筛选深度学习模型中的偏见神经元；构建反向数据集；取k的反向数据集中的样本扩充至数据集X中合成增强数据集，随后将增强数据集输入至深度模型θ，并对深度模型θ进行训练，直到深度模型θ的分类精度大于80％，完成去偏。本发明通过利用深度学习模型中的偏见神经元反向生成训练样本，将原始样本数据集扩充增强，得到更加公平的数据集用于深度学习模型的训练，从而达到消除偏见的目的，并且提升深度学习模型决策的公平性。

摘要： 本发明公开了一种基于偏见的通用对抗补丁生成方法，同时公开了相应的通用对抗补丁生成装置。本发明基于模型的感知偏见理念，在难样本基础上生成各先验补丁；难样本为目标模型未有效识别的样本；基于模型的语义偏见理念，针对目标模型生成各类原型；根据各先验补丁和各类原型，通过目标模型，生成通用对抗补丁。本发明利用深度神经网络模型的感知偏见和语义偏见生成更具攻击力的通用对抗补丁，有效提高对抗样本的攻击性和通用性，框架结构简单，可随意插拔，并能提升其他类似的对抗补丁生成方法的效果，具有较高的应用价值。

摘要： 本发明涉及一种高通量无偏见的内源性液‑液相分离蛋白质筛选方法，属于生物大分子液‑液相分离领域。对细胞进行相分离诱导处理后裂解，将裂解液离心后的上清液添加至蔗糖浓度梯度最上层，蔗糖浓度梯度从上至下浓度逐渐增大；然后离心，分别收集不同蔗糖浓度梯度的条带，分别提取各条带中的蛋白质进行质谱分析，处理组相对于对照组表达水平有显著差异的蛋白即为筛选到的液‑液相分离蛋白。

摘要： 本发明公开了一种基于正则化的去社会偏见的语言模型及应用，包括以下步骤：(1)清洗PTB语料文本库后，筛选PTB语料文本库中会出现社会偏见的词语并标记；(2)搭建包括三层LSTM网络、全连接层、softmax层的语言模型；(3)利用PTB语料文本库训练语言模型，在训练时，以文本生成任务的损失Lossaccuracy和去社会偏见正则化项损失Lossfairness组成的总损失Loss为最终损失；(4)每训练一阶段，以语言模型输出的预测文本的社会偏见分数相对PTB语料文本的社会偏见分数的分布状态来评判语言模型的去社会偏见效果，当分布状态满意时，获得最终的语言模型。该语言模型提高了预测输出的公平性。

摘要： 本发明公开一种社会偏见测量方法、系统和计算机介质，方法包括：S1：划分数据集为训练集、验证集和测试集；S2：使用BERT对训练集进行表征，获得训练集中输入问答句子的表征Ci；S3：构建两阶段提示的对比学习神经网络，利用步骤S2得到表征Ci进行训练，并输出代表社会偏见的标签信息，保存对比学习神经网络训练学习到的参数集；S4：使用验证集验证对比学习神经网络在训练集上学习到的参数集，保存在验证集上效果最好的参数集作为最终参数集，并利用测试集对最终参数集进行测试，得到训练好的对比学习神经网络；S5：利用训练好的对比学习神经网络进行社会偏见类别预测。本发明完成了开放域对话社会偏见的细粒度测量任务。

摘要： 本发明公开了一种基于正则化的去社会偏见的语言模型及应用，包括以下步骤：(1)清洗PTB语料文本库后，筛选PTB语料文本库中会出现社会偏见的词语并标记；(2)搭建包括三层LSTM网络、全连接层、softmax层的语言模型；(3)利用PTB语料文本库训练语言模型，在训练时，以文本生成任务的损失Lossaccuracy和去社会偏见正则化项损失Lossfairness组成的总损失Loss为最终损失；(4)每训练一阶段，以语言模型输出的预测文本的社会偏见分数相对PTB语料文本的社会偏见分数的分布状态来评判语言模型的去社会偏见效果，当分布状态满意时，获得最终的语言模型。该语言模型提高了预测输出的公平性。

摘要： 本发明涉及一种基于多模态多去偏见的对话情感识别方法，属于自然语言处理技术领域。对于文本模态，本发明提出了去除五种类型的偏见，包括词向量表示中的性别、年龄、种族、宗教和性少数群体偏见。同时，本发明将文本去偏方法扩展到视觉模态，并着重去除两类最为典型的视觉偏见：性别和种族偏见。本发明进一步提出了一种基于子空间投影的去偏方法，该方法为每种类型的视觉偏见构建一个子空间，并通过将每个视觉信息对象的特征向量表示投影到相应的子空间来代表视觉表示中的所存在的该种类型的偏见，进而将其去除。相比传统多模态对话情感识别方法，本方法更加注重特殊群体的感受，减少了社会偏见。相比现有的大多去偏方法只去除一种偏见，本发明一次去除了五种，关注的特殊群体更多更广泛。