Jun, 2024
利用大型语言模型衡量性别化语言中的性别偏见
Leveraging Large Language Models to Measure Gender Bias in Gendered Languages
Erik Derner, Sara Sansalvador de la Fuente, Yoan Gutiérrez, Paloma Moreda, Nuria Oliver
TL;DR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。