From Detection to Mitigation: Addressing Gender Bias in Chinese Texts via Efficient Tuning and Voting-Based Rebalancing

📄 arXiv: 2509.07889v1 📥 PDF

作者: Chengyan Wu, Yiqiang Cai, Yufei Cheng, Yun Xue

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-09

备注: NLPCC 2025

💡 一句话要点

提出基于LoRA微调和投票机制的中文性别偏见检测与缓解方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 性别偏见检测 自然语言处理 低秩适应 模型微调 数据增强

📋 核心要点

  1. 现有方法在中文文本性别偏见检测中面临数据不平衡和泛化能力不足的挑战。
  2. 利用LoRA高效微调大型语言模型，并结合多数投票策略和多温度采样机制。
  3. 实验结果表明，该方法在偏见检测、分类和缓解方面有效，共享任务排名第四。

📝 摘要（中文）

本文介绍了我们团队针对NLPCC-2025共享任务7的解决方案，该任务关注中文文本中句子级别的性别偏见检测与缓解。该任务旨在通过自动检测、分类和缓解性别偏见，来提高自然语言生成中的公平性和可控性。为了应对这一挑战，我们采用基于大型语言模型（LLM）的微调方法，并通过低秩适应（LoRA）高效地适应偏见检测任务。在数据处理方面，我们构建了一个更加平衡的训练集，以缓解类别不平衡问题，并引入来自多个来源的异构样本，以增强模型的泛化能力。对于检测和分类子任务，我们采用了一种多数投票策略，该策略集成了多个专家模型的输出，以提高性能。此外，为了改进偏见生成检测和缓解，我们设计了一种多温度采样机制，以捕获偏见表达风格中的潜在变化。实验结果表明，我们的方法在偏见检测、分类和缓解方面是有效的。我们的方法最终获得了47.90%的平均分，在共享任务中排名第四。

🔬 方法详解

问题定义：该论文旨在解决中文文本中句子级别的性别偏见检测、分类和缓解问题。现有方法在处理中文性别偏见时，面临着数据类别不平衡、模型泛化能力不足以及难以捕捉偏见表达多样性等痛点。这些问题限制了自然语言生成系统的公平性和可控性。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型强大的表征能力，通过高效的微调方法（LoRA）快速适应性别偏见检测任务。同时，通过数据重平衡策略缓解类别不平衡问题，并引入异构数据增强模型的泛化能力。此外，采用多数投票策略整合多个模型的预测结果，提高检测的准确性，并使用多温度采样机制捕捉偏见表达的多样性。

技术框架：整体框架包括以下几个主要阶段：1) 数据预处理：构建平衡的训练集，并引入异构数据进行增强。2) 模型微调：使用LoRA方法对大型语言模型进行高效微调，使其适应偏见检测任务。3) 模型集成：采用多数投票策略，整合多个微调模型的预测结果。4) 偏见缓解：设计多温度采样机制，捕捉偏见表达的多样性，并进行缓解。

关键创新：论文的关键创新点在于：1) 采用LoRA进行高效微调，降低了计算成本。2) 构建平衡数据集并引入异构数据，提高了模型的泛化能力。3) 提出基于多数投票的模型集成策略，提升了检测准确率。4) 设计多温度采样机制，捕捉偏见表达的多样性。

关键设计：在数据处理方面，论文构建了一个更加平衡的训练集，具体方法未知。LoRA的秩（rank）的选择未知。多数投票策略中，集成了哪些专家模型，以及投票的具体权重分配未知。多温度采样机制中，温度参数的具体设置和采样策略未知。损失函数和网络结构细节也未知。

📊 实验亮点

该方法在NLPCC-2025共享任务7中取得了47.90%的平均分，排名第四。虽然没有提供具体的基线对比数据，但结果表明该方法在中文性别偏见检测、分类和缓解方面具有一定的有效性。LoRA微调策略在保证性能的同时，降低了计算成本，具有一定的实用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种自然语言处理系统中，例如文本生成、机器翻译、情感分析等，以减少或消除其中的性别偏见，提高系统的公平性和公正性。此外，该技术还可以用于审核和过滤网络内容，防止性别歧视言论的传播，构建更加健康的网络环境。未来，该技术有望在招聘、教育等领域发挥积极作用。

📄 摘要（原文）

This paper presents our team's solution to Shared Task 7 of NLPCC-2025, which focuses on sentence-level gender bias detection and mitigation in Chinese. The task aims to promote fairness and controllability in natural language generation by automatically detecting, classifying, and mitigating gender bias. To address this challenge, we adopt a fine-tuning approach based on large language models (LLMs), efficiently adapt to the bias detection task via Low-Rank Adaptation (LoRA). In terms of data processing, we construct a more balanced training set to alleviate class imbalance and introduce heterogeneous samples from multiple sources to enhance model generalization. For the detection and classification sub-tasks, we employ a majority voting strategy that integrates outputs from multiple expert models to boost performance. Additionally, to improve bias generation detection and mitigation, we design a multi-temperature sampling mechanism to capture potential variations in bias expression styles. Experimental results demonstrate the effectiveness of our approach in bias detection, classification, and mitigation. Our method ultimately achieves an average score of 47.90%, ranking fourth in the shared task.