Call-for-Code-for-Racial-Justice / Call-for-Code-for-Racial-Justice/TakeTwo-DataScience
Develop Data Science MVP Version 3
- Lingua principale
- Jupyter Notebook
- Stelle
- 8
- Fork
- 8
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Descrizione
### Background
### Solution
DS-MVP-V3 An extended machine learning model that can learn to detect racially biased expressions in context based on input lableled data, without having to specify the "expression" and "context" separately in the input text. Here, the labeled data consists of pairs and the trained model is to output on a new test text, where expression(s) are sub-expression(s) of the input text that are identified to be biased expressions in context of the rest of the text.
### Tasks
### Acceptance Criteria
### Technical Requirements
### Roles Required
Guida per i contributori
Apri la guida per i contributori
Direzione di ricerca
Non vengono nominati file, notebook, test, punti di ingresso, attività o criteri di accettazione. Inizia esaminando il repository e definendo il workflow dei dati etichettati; il completamento dovrebbe dimostrare un modello che accetta coppie e restituisce sottoespressioni distorte con le relative classificazioni.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- jupyter-notebook, machine-learning
- Ambito
- data, machine-learning
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Da chiarire
- Idoneità per principianti
- 20/100