研究揭示科幻与通俗小说中的性别指代特征

1. 12:00
   arXiv 自然语言处理

   跨越性别二元：科幻与通俗小说中性别指称建模研究

   研究利用 RoBERTa 掩码预测科幻与通俗小说语料中的性别词，发现两类语料在掩码 woman 时预测男性词的概率约为掩码 man 预测女性词的两倍。相较于通俗小说，科幻小说表现出更强的性别渗透性与去性别化趋势，更频繁将 man 置于女性语境并将性别词引向中性。该研究为文学主题提供了语言学证据，并建立了可拓展至种族与阶级等范畴的分析 pipeline。

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