本研究提出了一种新方法，通过单语和多语开源文本嵌入检测德国在线报纸评论中的性别歧视。研究结果在GermEval 2024挑战赛中表现优异，显示出该方法在多语言环境中的应用潜力。

本研究利用数据挖掘和自然语言处理技术分析在线评论，揭示影响客户满意度的因素。通过多层次评价维度的评分系统，模型能够在没有评论文本的情况下预测产品评分，准确性优于传统方法。此外，研究提出了适用于在线旅行和电子商务平台的个性化评论排序方法，以提升用户体验。