Call-for-Code-for-Racial-Justice / Call-for-Code-for-Racial-Justice/TakeTwo
Provide alternate/ recommendations that are not racially biased
- 主要言語
- 言語のデータがありません
- スター
- 27
- フォーク
- 9
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
説明
### 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
コントリビューションガイド
調査の方向性
まず、issue で参照されている既存の ML モデル、API 出力、UI と、関連する issue を確認します。現在、偏りのあるコンテンツがどのように検出されているか、また代替用語をどこで返し、表示できるかを判断します。検出された偏りのあるコンテンツに対して、システムが正確で偏りのない置換候補を提供し、モデル、API、UI の変更をカバーするテストがあることを完了条件とします。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
評価
- 技術スタック
- machine-learning
- 領域
- api, frontend, machine-learning
- issue の種類
- 機能追加
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 活発さ
- 停滞
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 初心者へのやさしさ
- 20/100