该研究提出了一种新的度量标准来评估西班牙语和法语等语言中的词嵌入性别偏见，并进一步证明了双语词嵌入与英文词嵌入存在性别偏见的一致性。同时作者还提供了一种新的方法用于缓解这种偏见。实验结果表明这些方法有效地减少了性别偏见，同时也保持了嵌入向量的实用性。

Sep, 2019

我们研究了不同语言中大型语言模型生成的输出中的性别偏见，通过三项测量方法评估性别相关背景下选择描述性词语的性别偏见、选择性别相关代词（她 / 他）的性别偏见以及生成对话的主题的性别偏见。我们的研究表明，在我们调查的所有语言中都存在显著的性别偏见。

Mar, 2024

本文提出使用词向量以减少神经机器翻译中性别偏见的方法并应用于 Transformer 翻译结构中，通过评估在 WMT 英西标准测试上的结果，展示出一定的性能提高和在职业测试集上消除基线系统已存在的偏见。

Jan, 2019

该研究对分布式词向量空间中的偏见效应进行了系统性分析，研究表明：偏见效应在不同的词向量模型、文本类型和语言之间是不一致的，同时，双语词向量空间中的跨语言偏见也是存在的。该研究以期促进自然语言处理中的偏见研究，为偏见缓解技术的发展提供帮助。

Apr, 2019

本研究旨在评估和量化印地 - 英语机器翻译系统中的性别偏见，并实现了一种基于语法考虑的修改版本的现有 TGBI 度量标准，同时比较了预先训练的嵌入和我们的机器翻译模型所学习的嵌入的多个指标上产生的偏差测量结果。

Jun, 2021

本文旨在研究多语言语言模型内部表征结构，以性别划分表示为实用案例，分析不同语言之间共享的子空间中性别概念的编码程度，发现共享的显著成分与语言特定成分并存，这解释了一个现象：尽管性别分类在不同语言之间转移表现良好，但在单一语言上训练的性别去除干预并不容易转移到其他语言。

Apr, 2022

通过因果评估测试了跨语言转移在情感分析方面的使用是否导入了性别或种族偏见，并发现跨语言转移的系统通常比其单语对应物更具有偏见，同时我们还发现种族偏见比性别偏见更普遍。

May, 2023

在研究中，我们发现标准词嵌入即使经过去偏差处理，其性别偏差仍然很高，而上下文词嵌入则能够减少这种性别偏差，从而为自然语言处理应用提供更公正的结果。

Apr, 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

研究发现，语义的向量空间模型存在人类文化中不良偏见的问题，特别是主题性别偏见交互作用，并被语法性别偏见效应超过；同时，这些偏见可以通过语料库词形还原得以减轻，这对机器翻译等下游应用有重要的启示。

May, 2020