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Bayesian Improved Surname Geocoding
Bayesian Improved Surname Geocoding
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新的STRATA模型改进了公平借贷应用的种族推断
研究人员开发了STRATA，一个旨在为公平借贷和住房公平应用推断种族和民族的新模型。与BISG等先前方法不同，STRATA使用双向LSTM网络和XGBoost将姓名序列与人口普查区地理位置相结合，显著减少了社会经济偏见。该模型在选民登记数据集上达到了88.7%的准确率，在全国贷款数据集上达到了84.8%，证明了其有效性和泛化能力。开发者强调，STRATA旨在用于聚合分析，而非个体决策。
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嵌入模型增强了对不常见姓氏的种族预测
研究人员开发了一种由嵌入驱动的方法来改进概率种族预测，解决了现有方法（如贝叶斯改进姓氏地理编码 (BISG)）的局限性。标准的 BISG 依赖于遗漏不常见姓氏的人口普查数据，导致对相当一部分人口的性能下降。新方法 eBISG 利用预训练的文本嵌入和神经网络来估计 Census 未覆盖姓氏的种族概率，显示出显著的收益，尤其是在西班牙裔和亚裔个体方面。