El estudio ajusta un modelo de lenguaje para automatizar la extracción de referencias de género y raza en historias generadas por inteligencia artificial, abordando sesgos como el rendimiento deficiente con pronombres no binarios. El enfoque mejora la precisión, alcanzando más del 98% para la identificación de género y nombres, y aborda los desafíos de modelar identidades minoritarias.
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