As Large Language Models increasingly shape professional discourse—legal proceedings, cross-border documentation, and professional education—questions of linguistic equity and algorithmic accountability become urgent. The book develops a computational framework for evaluating fairness in AI-mediated institutional communication. The book introduces a transformer-based benchmarking architecture

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Produktinformationen

Technische Daten

Erscheinungsdatum

15.08.2026

Sprache

Englisch

EAN

9783032286574

Herausgeber

Springer International Publishing

Serien- oder Bandtitel

SpringerBriefs in Computer Science

Sonderedition

Nein

Autor

Ran Yi, Zhensheng Li, Wei Zhang

Seitenanzahl

Einbandart

Broschiert

Buch Untertitel

A Computational Framework for Multilingual Professional Interaction

Schlagwörter

Algorithmic Fairness, Multilingual NLP, Institutional Discourse Modeling, Transformer-based Language Models, Computational Sociolinguistics, Bias in LLMs, Manner Accuracy Score (MAS), NLP Fairness Metrics, Multilingual Corpus Design, Algorithmic Auditing, Benchmark Design

Thema-Inhalt

UYQL - Natürliche Sprachen und maschinelle Übersetzung UYQ - Künstliche Intelligenz UXJ - Computer-Anwendungen in den Sozial- und Verhaltenswissenschaften UXA - Computer-Anwendungen in Kunst und Geisteswissenschaften CFX - Computerlinguistik und Korpuslinguistik

Höhe

235 mm

Breite

15.5 cm

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Algorithmic Fairness in AI-Mediated Institutional Communication

Ran Yi, Zhensheng Li, Wei Zhang (Broschiert, Englisch)

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