arXiv 自然语言处理· Yasmina El Kacemi, Seyed Sahand Mohammadi Ziabari, Ali Mohammed Mansoor Alsahag·· 6 小时前AI 评分34
基于 SCM 的法律文档分类公平性与忠实可解释性研究
SCM-based Fairness and Faithful Explainability for Legal Document Classification
AI 导读
一项针对 LegalBERT 在法律文档分类中的研究表明，基于刻板印象内容模型（SCM）的去偏正则化并未改善人口统计公平性，反而降低了 SHAP 解释的忠实度。在 LexGLUE 的 ECtHR 语料库测试中，该微调干预在分类性能基本不变的情况下，跨 5 个随机种子和 3 个阈值均持续损害解释充分性。结果揭示了公平性与解释忠实度的解耦。
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