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Statische Wort‑Embeddings übernehmen oft unbewusste soziale Vorurteile aus den Texten, die sie lernen. Ein neues Papier erweitert das Stereotype Content Model (SCM) über die klassische Ein‑Gruppen‑Bias‑Analyse hinaus und untersucht, wie man mit SCM auch intersectionale Vorurteile – also die gleichzeitige Betrachtung mehrerer sozialer Identitäten – mildern kann.

Die neueste Version des Spectral Neuro‑Symbolic Reasoning (Spectral NSR) Frameworks, veröffentlicht auf arXiv (2511.10655v1), erweitert die ursprüngliche Methode um drei semantisch fundierte Verbesserungen. Durch transformer‑basierte Knoten‑Fusion mit Kontext‑Embeddings wie Sentence‑BERT oder SimCSE wird Redundanz im Graphen reduziert, während eine sentence‑level Entailment‑Validierung mittels vortrainierter NLI‑Modelle (RoBERTa, DeBERTa) die Qualität der Kanten signifikant erhöht.