该研究提出了Lou数据集,以解决德语文本分类中性别公平语言资源不足的问题。数据集包含七个分类任务,发现性别公平语言显著影响分类结果,如标签翻转和注意力模式变化,但现有评估方法仍然有效。这些发现可能适用于其他语言。
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