检测嵌入中的偏见涉及评估嵌入如何反映各种人口统计学或社会偏见，例如性别，种族或年龄。一种常见的方法是检查嵌入空间中不同类型的单词或项目之间的关系。例如，在词嵌入中，如果像 “护士” 这样的词更接近 “女性” 并且 “医生” 更接近 “男性”，则可能出现偏见关联。研究人员和开发人员可以使用探针或特定任务来识别这些偏见，方法是检查某些组或属性在嵌入空间中是否不成比例地表示或错误表示。
诸如 “单词嵌入关联测试” (WEAT) 之类的技术用于通过比较不同组如何与嵌入空间中的正面或负面属性相关联来测量偏差。例如，WEAT可用于评估某些职业是否偏向特定性别或种族。另一种方法是使用像t-sne这样的降维方法来可视化嵌入，以发现有偏的聚类或异常值。
一旦检测到偏差，使用更平衡的数据对嵌入模型进行去偏置或重新训练等技术可以帮助缓解这些问题。去偏置方法旨在调整嵌入，以减少敏感属性与数据其他方面之间的不公平相关性，从而促进嵌入的公平性和中立性。