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Self-Diagnosis and Self-Debiasing: A Proposal for Reducing Corpus-Based Bias in NLP

Autori: T. Schick, S. Udupa, H Schütze
Pubblicato in: arxiv, accepted at TACL, 2021
Editore: Cornell University

Listening to affected communities to define extreme speech: Dataset and experiments.

Autori: A. Maronikolakis, A. Wisiorek, L. Nann, H. Jabbar, S. Udupa and H. Schuetze
Pubblicato in: ACL 2022 Findings, 2022
Editore: Arxiv

Ethical Scaling for Content Moderation: Extreme Speech and the (In)Significance of Artificial Intelligence

Autori: S. Udupa, A. Maronikolakis, H. Schuetze, A. Wisiorek
Pubblicato in: Shorenstein Center Discussion Papers, Harvard University, 2022
Editore: Shorenstein Center, Harvard Kennedy School

Artificial Intelligence, Extreme Speech and the Challenges of Online Content Moderation

Autori: S. Udupa, E. Hickok, A. Maronikolakis, H. Schuetze, L. Csuka, A. Wisiorek, L. Nann
Pubblicato in: AI4Dignity Policy Brief, 2021
Editore: LMU Munich and co-listed by the European Disinformation Observatory

Artificial Intelligence and the Cultural Problem of Online Extreme Speech

Autori: S. Udupa
Pubblicato in: Social Science Research Council Items, 2020
Editore: Social Science Research Council

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