AMD

Analysing Differences in Persuasive Language in LLM-Generated Text: Uncovering Stereotypical Gender Patterns

分析LLM生成文本中说服性语言的差异：揭示刻板的性别模式

Amalie Brogaard Pauli, Maria Barrett, Max Müller-Eberstein, Isabelle Augenstein, Ira Assent

机构 * Department of Computer Science, Aarhus University（阿arhus大学计算机科学系） ； AMD Silo AI ； University of Tokyo（东京大学） ； IT University of Copenhagen（哥本哈根IT大学） ； Department of Computer Science, University of Copenhagen（哥本哈根大学计算机科学系） 纠错

AI总结 提出框架评估LLM生成说服性语言时受接收者性别、发送者意图和输出语言的影响，发现所有模型均存在显著的性别差异，反映性别刻板印象的语言倾向。

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