arXiv cs.CL· Yuxuan Liu, Haim Dubossarsky, Ruth Ahnert·· 3 天前AI 评分12
科幻小说与普通小说中的性别指代：RoBERTa 掩码实验研究
Crossing the Gender Binary: Modelling Gendered Reference in Science Fiction and General Fiction
AI 导读
研究通过掩码 man/woman/person 并用 RoBERTa 预测替代词，比较同期科幻与普通小说语料中的性别指代。两个语料库均双向跨越性别二元，但不对称：woman 被掩码时模型预测男性词的概率约为 man 被掩码时预测女性词的两倍。科幻小说的性别渗透性更强，man 出现在女性语境中的频率高于普通小说，去性别化倾向也更强。
正文 · AI 翻译
摘要：科幻小说被普遍认为动摇了性别观念。本文探讨这种说法在语言层面是否成立，即性别化指称在多大程度上会让位于其对等的中性词或其他社会类别词，以及这是否将科幻小说与一般小说区分开来。为此，我们在同一时期的科幻小说和一般小说语料库中遮蔽 man/men、woman/women 和 person/people，并按性别对 RoBERTa 给出的五个最可能替代词进行分类。保留与替换经过五轮重采样的置换检验，并对底层句子进行细读。两个语料库都双向跨越性别二元对立，但并不对等：在遮蔽 woman 时，模型预测出阳性词的概率约为遮蔽 man 时预测出阴性词概率的两倍。每一处不匹配都标记出一个统计上的意外，即语料库原本未预料到会出现在那里的词。在这一共同模式之下，科幻小说表现出比一般小说语料库更高的性别渗透性，比一般小说更常将 man 置于阴性语境中，而反向比率则保持稳定。其去性别化倾向也更强，将两个性别化词都拉向中性。在二元之外，被遮蔽的 woman 也比被遮蔽的 man 更常引出命名某一社会类别而不指涉性别的替代词。本研究通过测量 man、woman 和 person 在语言分布中的性别渗透性，并检验体裁是否会改变这种渗透性，为科幻小说研究中的主题性主张提供了语言学证据，也为计算文学研究提供了一条可应用于其他类别词汇（如种族和阶级）的流程。
| 主题： | 计算与语言（cs.CL） |
| 引用为： | arXiv:2610.19028 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2610.19028v1 [cs.CL] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.19028 arXiv 颁发的 DOI，经由 DataCite |
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来自：Yuxuan Liu [查看电子邮件]
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2026年10月13日星期二 18:20:57 UTC（1,257 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org