我院师资博士后朱洋甫的研究论文“面向公平性人格检测的因果解耦表示学习” (Learning Causally Disentangled Representations for Fair Personality Detection) 被国际人工智能联合会议International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI) 2025录用。IJCAI是人工智能领域最具权威性和影响力的学术会议之一，也是中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际学术会议，会议内容涵盖了人工智能理论与架构、机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人等领域。 2025年IJCAI 将于8月16日至8月22日在加拿大蒙特利尔召开。
文章主要探讨文本人格检测的公平性问题。现有人格检测方法主要致力于学习用户生成帖子与人格特质标签之间的映射关系，但不可避免地会受到个体偏见带来的潜在危害，因为这些帖子由不同背景的作者撰写。学习到的帖子与特质之间的虚假关联可能导致刻板印象的形成，最终限制对不同类型个体的人格识别。为解决这一问题，本研究首次从因果关系的角度探讨人格检测中的个体偏见，提出一种干预式人格检测网络(Interventional Personality Detection Network，IPDN)，通过挖掘用户生成内容中的隐性混杂因子，利用真实的因果效应训练检测模型。在三个真实数据集上进行的广泛实验表明，IPDN在人格检测任务中优于现有最先进方法。
