ProText：衡量长文本中性别化现象的基准数据集
计算与语言
2026-03-31 v1
摘要
我们介绍 ProText，这是一个用于衡量长篇英文文本中性别化及非性别化现象的数据集。ProText 跨越三个维度：主题名词(姓名、职业、头衔、亲属称谓)、主题类别(传统计性男性、传统计性女性、性别中性/非性别化)以及代词类别(阳性、阴性、性别中性、无)。该数据集旨在探测文本转换中的性别化现象，如摘要生成和文本改写，运用于领先的大语言模型，超越传统代词解析基准以及性别二元论限制。我们通过小型案例研究验证了 ProText，表明仅需两个提示和两个模型，即可获得关于性别偏见、刻板印象、非性别化及性别化的细致见解。我们揭示了系统性性别偏见，尤其是在输入缺乏明确性别线索或模型默认采用异性恋规范假设时。
引用
@article{arxiv.2603.27838,
title = {ProText: A benchmark dataset for measuring (mis)gendering in long-form texts},
author = {Hadas Kotek and Margit Bowler and Patrick Sonnenberg and Yu'an Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.27838},
year = {2026}
}
备注
13 pages, 10 figures, 6 tables