- 多元而分裂：LLM 可能夸大与错误信息的危害相关的性别差异
使用大型语言模型（LLM）在事实检查过程中能够反映不同群体的观点，但增大了性别差异的程度，为解决社会中的误导性信息和在线交流提供了重要启示。
- 荷兰政治家在 Twitter 上的滥用行为中的性别差异
该论文分析了在推特上针对荷兰政治家的在线滥用和威胁，考虑了种族少数群体地位的可能影响，并发现女性少数群体政治家在辱骂、威胁等方面比其他政治家受到的影响更严重，这会对其参与政治和长期留任产生不利影响。
- 公开演讲中男女演讲者的用语选择分析
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。
- 分析在线幽默评分中的性别和年龄差异
通过分析男女和不同年龄组的幽默和冒犯评分数据，发现女性和年长评分员更容易将两个概念联系起来，更倾向于低幽默评分和高冒犯评分。研究中探讨了这些结果对计算幽默检测的影响和下游任务的启示。
- 探究书写风格对科技领域性别差距的影响
本文研究了作者的性别是否会影响其在学术论文和专利申请中的写作风格，并发现女性在写作时更多地使用了涉及性的特征。研究表明，不同性别的作者所著作的文字在信息性和参与性特征上存在差异，这可能导致性别偏见并影响科学工作的公正性。
- ACL委婉语中性别不对称的历时评估
本文通过在四个大规模的英语历时文本语料库上进行数量分析，评估了女性是否比男性更多地使用委婉语，并发现女性并未比男性更多地使用委婉语，这表明在广泛的情景中，女性并不比男性更多使用或形成委婉语。
- ACLReddit 上 COVID-19 讨论中性别差异的探究
本文基于 Reddit 讨论平台上男女语言产出的新数据集，进一步确认了现有有关性别影响的情感区别方面的假定，并证明这些差异在涉及 COVID-19 的情感话语的社交媒体发布中得到了放大。我们的分析还确认了在自然灾害相关的讨论中，男性和女性作 - COVID-19 性别差异中的情绪反应：女性关注家庭，男性关注经济
对新冠病毒所带来的心理健康问题进行情感分析时，文本长度和性别差异会影响分析结果，女性更关注家人和健康问题，而男性更关注经济和社会问题。
- 新冠肺炎英文推特：性别差异
本文分析了 3038026 条关于 COVID-19 的英文推文，重点关注了公众反应的一个相关方面：性别差异。结果表明，女性更倾向于在家庭、社交距离和医疗保健方面发表有关病毒的推文，而男性更倾向于在体育赛事取消、全球病毒传播和政治反应方面发 - 人脸识别准确率中的性别不平等分析
本篇论文对男女面部识别精度差异进行了深入分析，发现女性识别精度较低的原因是女性的冒名者分布向更高的相似性分数倾斜和女性真实分布向较低的相似性分数倾斜，这种现象的普遍性跨越 African-American、Caucasian 和 Asian - KDD利用语言特征进行双相情感障碍识别并考虑性别差异
本研究利用基于语言的特征进行双相情感障碍识别，关注语法和词素搭配的特征，并考虑到性别这一重要的调节因素。结果显示性别差异的语言模式特征可以显著提高双相情感障碍识别的性能。
- 不同国家和学科科学事业中的性别不平等的历史比较
本文采用文献计量学方法，对包含 83 个国家和 13 个学科领域内超过 150 万名女性作者的完整出版历史进行研究，发现过去 60 年女性在科学领域参与度的增加伴随着生产力和影响力方面的性别差异增加。对同样的工作规模，男性和女性每年的发表率 - ACL实体为中心的情感语境分析
通过使用上下文化单词嵌入，我们可以捕捉人物形象中的情感维度，并比较男女形象的差异。虽然这些单词嵌入编码了有意义的情感信息，但受其训练数据的影响严重限制了它们的实用性。
- 在线约会的互惠推荐系统
通过引入相似度测量来识别在线约会网络的独特特征，从而提出一种推荐系统来匹配具有高相似度的潜在约会伙伴；该算法在中国主要在线约会网站的实际数据集中取得了显著优于先前算法的结果，并揭示了男女在寻找约会伙伴时的行为差异。
- ACL邮件情感追踪：不同性别在情感维度上的差异
本文研究了如何通过情感分析和有效的可视化工具来量化和跟踪电子邮件中的情绪，进而根据大量由众包产生的词汇 - 情感关联词表来比较各种类型的电子邮件和性别间的情感差异。结果发现，女性更倾向于使用来自欢乐 - 悲伤轴的词语，而男性则更倾向于使用来