🔑 名詞卡
WEAT（Word Embedding Association Test）
🎯 定義
一種用於分析詞向量中隱含偏見的工具，透過測量詞嵌入之間的關聯強度，檢測模型是否無意中學習到社會性偏見（如性別、種族刻板印象）。
應用情境
檢測 Chatbot 是否隱含「男性主管=果斷、女性主管=情緒化」等性別刻板印象，屬於 NLP 模型層風險（模型偏見）的檢測手段之一。
記憶技巧
WEAT＝幫詞向量做「偏見健檢」。
易混淆
- vs 模型幻覺：WEAT 檢測的是「偏見」（立場性傾斜），而非「幻覺」（事實性錯誤），兩者是不同風險類型。
📖 課文原文「使用 WEAT（Word Embedding Association Test）等工具分析詞向量中的偏見，檢測模型是否無意中學習到社會偏見。」