本文旨在建立一种自动模型，评估在线新闻文章的意识形态偏见，结果表明目前的自动模型能力不足以被用于自动注释文档，进而计算搜索结果中的偏见。

Oct, 2022

信息检索系统的相关性排序可能引入指示偏见，该研究引入了自动偏见审核框架（PAIR framework）和偏见度量（bias metric），通过对 8 个信息检索系统进行评估，在一系列有争议的主题中，验证了指示偏见如何影响读者意见的预测。

Jun, 2024

本研究提出了一个新的自然语言生成平台，用于将带有主观倾向的文本转化为客观中立的文本，还提出了一个包含 180000 个句子对的重要语料库，并介绍了两种针对该任务的强大编解码器基线，同时进行了大规模人类评估，结果表明这些算法是自动识别和减少偏见的第一步。

Nov, 2019

探讨了传统自然语言处理方法中的绝对偏见分类目标是否可取，并尝试提供了一种基于相对偏见分析的模型。作者以争论中的立场偏见为案例进行众包实验，证明有较弱的人工干预的情况下可以感知文本之间的相对偏见区别。

Oct, 2022

本文的研究目的是探讨文本转图像模型（T2I）如何在生成图像时通过特定的单词体现出种族和性别的偏见，作者通过遮蔽语言模型计算各单词的影响得分，实验结果表明该方法能够用于识别生成图像中的社会刻板印象。

Jun, 2023

该研究提出了一种基于模型的度量标准，用于评估生成的文本的事实准确性，并引入了一个新的基于维基百科和维基数据的大规模数据集来训练关系分类器和端到端事实提取模型。通过在维基百科文本摘要任务中分析多个模型的准确性并进行人类评估研究，论文展示了这些方法相对于 ROUGE 和其他无模型变量的方法的功效。

May, 2019

本文为了解决公开领域语言模型中偏见检测的问题，就语境化语言模型偏见检测方法和静态单词嵌入偏见检测方法进行了严谨的分析和比较，发现了实现上的一些决策或错误对检测结果可能产生显著的影响，并提出了未来偏见检测方法更好、更健壮、更一致的方向。

Nov, 2022

通过分析 500k 篇美国在线新闻文章中存在的社会偏见类型，使用考虑了嵌入表示问题的多种算法以及 WEAT，比较了这些算法在新闻文章中训练的模型所表示的期望社会偏见，结果发现标准偏差检测方法与心理学知识并不一致，而新提出的算法虽然减轻了这种差距，但仍然无法完全匹配这些文献。

Nov, 2022

通过构建多语言模型评价维基百科文章的可读性，作者展示了该模型在 14 种语言中的零样本情况下的 80% 以上的排名准确率，并且提供了维基百科的可读性状况的第一个概述。

Jun, 2024

在这项工作中，我们通过基于几何定义的偏见，提出了对偏见得分的要求，以便被认为是衡量偏见的有意义的方法，并通过对文献中的余弦偏见得分进行形式分析，加以强调，并通过实验证明偏见得分的局限性对应用案例产生影响。

Jan, 2024