控制学习效果降低文本分类器中的虚假相关性

原代码链接：https://github.com/pbansal5/feature-effect-augmentation

原论文介绍了一种新算法，旨在减少文本分类器中训练特征与目标标签之间虚假相关性（spurious correlations）

使用方法

实验环境

python 3.10.4

ubunutu 22.04

使用步骤

安装环境依赖库

pip install -r requirements.txt

数据集的下载

由于原数据集过大，github无法直接上传（限制25MB），因此需要手动下载数据集，并放在data文件夹下。

Civil Comments

SST-2

IMDB

运行代码

python3 custom_utils.py

源代码页面中作者的话

Official Code for Controlling Learnt Effect to Reduce Spurious Correlations in Text Classifiers

A work in progress. Feel free to contact the first author (Parikshit, parikshitb52@gmail.com) for any clarifications.