检测嵌入中的偏差涉及分析单词或概念的数值表示，以揭示无意的关联或刻板印象。嵌入是通过在大型数据集上训练算法来创建的，如果这些数据集包含偏差，那么嵌入将反映这些偏差。为了识别这些问题，开发人员可以使用统计测试、相似性比较和聚类技术来衡量某些群体或概念在向量空间中相对于其他群体或概念的位置。例如，如果向量空间中“医生”的嵌入始终比“女人”更接近“男人”，这表明存在性别偏见。
一种常见的方法是 词嵌入关联测试 (WEAT)，它通过比较目标词集（例如，男性和女性的名字）和属性词集（例如，“职业”与“家庭”）之间的相似性来量化偏差。例如，如果男性名字在统计上更接近“工程”，而女性名字更接近“护理”，这表明存在职业性别偏见。开发人员可以使用嵌入之间的余弦相似度分数或像 fairness-indicators 这样的预构建库来实现 WEAT。另一种方法是 聚类分析，其中将职业、性别或种族的嵌入分组，以查看某些类别是否不成比例地与正面或负面术语聚集在一起。 诸如 t-SNE 或 PCA 之类的工具可以可视化这些关系，从而更容易发现偏差。
但是，没有一种方法是万无一失的。例如，如果训练数据缺乏多样性，类比测试（例如，“男人:国王 :: 女人:女王”）可能会遗漏细微的偏差。开发人员还应验证跨多个指标和数据集的结果。一个实际的步骤是使用真实世界的场景来审计嵌入：如果一个在有偏差的嵌入上训练的职位推荐系统将男性候选人的技术职位排名更高，那么这些嵌入可能需要去偏见。像 IBM 的 AI Fairness 360 或 TensorFlow Responsible AI 这样的库提供了检测和缓解这些问题的工具。最终，偏差检测需要持续的测试、特定领域的调整以及嵌入的使用和解释的透明度。