van der Wal, O., Bachmann, D., Leidinger, A., van Maanen, L., Zuidema, W., & Schulz, K. (2024). Undesirable Biases in NLP: Addressing Challenges of Measurement. Journal of Artificial Intelligence Research, 79, 1-40. https://doi.org/10.1613/jair.1.15195
2023
Leidinger, A., & Rogers, R. (2023). Which Stereotypes Are Moderated and Under-Moderated in Search Engine Autocompletion? In FAccT '23: Proceedings of the 2023 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (pp. 1049–1061). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3593013.3594062[details]
Starace, G., Papakostas, K., Choenni, R., Panagiotopoulos, A., Rosati, M., Leidinger, A., & Shutova, E. (2023). Probing LLMs for Joint Encoding of Linguistic Categories. In Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2023 (pp. 7158-7179). Association for Computational Linguistics (ACL).
2022
van der Wal, O., Bachmann, D., Leidinger, A., van Maanen, L., Zuidema, W., & Schulz, K. (2022). Undesirable biases in NLP: Averting a crisis of measurement. (v1 ed.) ArXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2211.13709[details]
Leidinger, A. J., van Rooij, R. A. M., & Shutova, E. V. (2023). The Language of Prompting: What linguistic properties make a prompt successful?. https://arxiv.org/abs/2311.01967
De UvA gebruikt cookies voor het meten, optimaliseren en goed laten functioneren van de website. Ook worden er cookies geplaatst om inhoud van derden te kunnen tonen en voor marketingdoeleinden. Klik op ‘Accepteer alle cookies’ om akkoord te gaan met het plaatsen van alle cookies. Of kies voor ‘Weigeren’ om alleen functionele en analytische cookies te accepteren. Lees ook het UvA Privacy statement.