多语言语言模型中的社会偏见：一项综述
计算与语言
2025-09-08 v2
摘要
预训练的多语言模型 exhibit 与处理英文文本的模型相同的社会偏见。本系统性综述分析了将偏见评估和缓解方法扩展到多语言和非英文语境中的新兴研究。我们依据语言多样性、文化意识以及其评估指标和缓解技术的选择来审视这些研究。我们的调查揭示了该领域主导方法选择中的一些空白（例如对特定语言的偏好、稀缺的多语言缓解实验），并梳理了在跨语言和跨文化环境中调整偏差基准时所遇到的常见问题与所实施的解决方案。基于我们的发现，我们绘绘了未来研究的方向，以强化多语言偏见文献的包容性、跨文化合适性以及与最新 NLP 进展的一致性。
引用
@article{arxiv.2508.20201,
title = {Social Bias in Multilingual Language Models: A Survey},
author = {Lance Calvin Lim Gamboa and Yue Feng and Mark Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.20201},
year = {2025}
}
备注
Accepted into EMNLP 2025 Main Conference