本研究通过语言自动推断性别关联发现单词聚类，并针对其所代表的语义概念进行标记，并比较了两个不同领域写作中人们如何谈论妇女和男子之间的差异，证明了人们谈论妇女和男子的方式存在大规模差异，并且这些差异在不同领域中有所不同。

Aug, 2019

该论文介绍了一种利用大型语言模型对西班牙语语料库进行定量分析性别表达的新方法，通过识别和分类与人类实体相关的具有性别特征的名词和代词，揭示了四个广泛使用的基准数据集中存在的显著性别差异，从男性到女性的比例范围从 4:1 到 6:1，这些发现证明了我们方法在性别语言中进行偏见量化的价值，并建议在自然语言处理中应用该方法，为更公平的语言技术发展做出贡献。

Jun, 2024

本文旨在研究男女语言使用的差异。通过统计演讲者在公共演讲中的用词，发现男性演讲者在语言、心理、认知和社会等方面的特定词汇比女性演讲者使用频率高。

Nov, 2022

人们可以从很少的示例中学习一个新词并推断其语法属性。我们从心理语言学中得到启发，进行了一个名词学习实验，以评估 LSTM 和仅解码器的 Transformer 模型是否能够在法语中实现类似人类的语法性别抽象化。我们发现两种语言模型可以有效地从一个到两个学习示例中推广获得新的名词性别，并将所学的性别应用于协议上下文，尽管对于男性性别类别有一定偏倚。重要的是，几次性学习更新仅应用于嵌入层，表明模型在词嵌入空间内编码了足够的性别信息。虽然模型的泛化行为表明它们将语法性别表示为一个抽象的类别，类似于人类，但还需要进一步探索其具体实现细节。为了与人类行为进行比较，我们进行了一项类似的单次学习实验，揭示了如同语言模型一样，法语母语人士也表现出男性性别偏倚，而且也不能很好地进行单次学习。

Mar, 2024

该研究的主要贡献是，通过收集、注释和增强相关句子以促进检测英文文本中的性别偏见，公开提供已标记的数据集和详尽的词汇表，其中所包含的偏见子类型包括：通用他，通用她，明确标记性别和性别新词。同时，利用词嵌入模型进一步增强了所收集的词汇表。

Jan, 2022

通过问卷调查 537 人得出结论，语言作为我们思维、偏见和文化刻板印象的反映。研究分析中发现了性别刻板印象的存在，特别是在定义男女角色时出现的，结果可作为理解刻板印象和期望对于不平等和惩罚产生的作用的起点。

Jul, 2020

本文研究了在美国社会语言学的词汇选择中关于同性恋和性别的态度变化，通过在 Twitter 和 Reddit 上对 8700 万条消息的纵向分析，发现态度正在发生变化但是这些变化是由特定人口群体驱动的，并且在溯因分析中表明不同州的婚姻平等法案是语言变化的推动因素。

Sep, 2021

本论文对生物语言的词性存在性别差异的现象进行了大规模探究，发现有 18 种语言的生物语言词性与词汇语义存在显著相关性，即生物语言的性别标记并非毫无规律可循。

Oct, 2019

本文调查了 304 篇关于自然语言处理中的性别偏见的论文，分析了社会科学中性别及其类别的定义，并将其与自然语言处理中性别偏见的正式定义联系起来，概述了应用于性别偏见研究的词汇和数据集，并比较和对比了检测和缓解性别偏见的方法。我们发现性别偏见研究存在四个核心限制，提出了解决这些限制的建议作为未来研究的指南。

Dec, 2021

本文通过 Twitter 用户语言风格和社交网络之间的关系，探讨了性别、语言风格和社交网络之间的关系，提出了一种细致的性别分类方法，发现语言风格与社交网络之间的同性别联系紧密相关。

Oct, 2012