Call-for-Code-for-Racial-Justice / Call-for-Code-for-Racial-Justice/TakeTwo
Provide alternate/ recommendations that are not racially biased
- Lingua principale
- Nessun dato sulla lingua
- Stelle
- 27
- Fork
- 9
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Descrizione
### Background on the problem the feature will solve/improved user experience
People who use TakeTwo might not only want to detect racially biased content but receive help on how to debias their content.
### Describe the solution you'd like
A solution that uses ML models, updated the API and updates the UI to provide the user with terms that are alternatives to the detected racially biased content
Related to : https://github.com/Call-for-Code-for-Racial-Justice/TakeTwo-DataScience/issues/20
### Tasks
- update ML models
- update API output
- update any UIDescription of the development tasks needed to complete this issue, including tests,
### Acceptance Criteria
Standards we believe this issue must reach to be considered complete and ready for a pull request. E.g precisely all the user should be able to do with this update, performance requirements, security requirements, etc as appropriate.
- As a user, if content I've input for analysis is found to be biased, I receive accurate alternatives that are unbiased to replace them with
Guida per i contributori
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Direzione di ricerca
Inizia esaminando i modelli ML esistenti, l’output dell’API e la UI indicati nell’issue, insieme all’issue correlata. Determina come viene attualmente rilevato il contenuto soggetto a bias e dove potrebbero essere restituiti e visualizzati termini alternativi. Il lavoro è considerato completato quando il sistema fornisce alternative sostitutive accurate e imparziali per il contenuto soggetto a bias rilevato, con test che coprono le modifiche al modello, all’API e alla UI.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- machine-learning
- Ambito
- api, frontend, 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