Algorithmic Fairness in AI-Mediated Institutional Communication (Paperback)
Lingua: inglese
Editore: Springer Nature Switzerland AG, Cham, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.Grand Eagle Retail
Venditore AbeBooks dal 12 ottobre 2005
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Paperback. As Large Language Models increasingly shape professional discourselegal proceedings, cross-border documentation, and professional educationquestions 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 designed to measure communicative competence and fairness across multilingual institutional settings. Using domain-specific corpora from cross-border professional environments, it operationalises sociolinguistic indicators into measurable computational metrics.Through model validation, bias analysis, and cross-lingual robustness testing, the authors demonstrate how fairness in professional communication can be evaluated beyond generic NLP benchmarks, and propose a replicable framework for integrating linguistic justice principles into AI system assessment. This book will be of interest to researchers in NLP fairness, computational sociolinguistics, multilingual AI systems, and applied machine learning in institutional domains. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
Codice articolo 9783032286574
- Titolo
- Algorithmic Fairness in AI-Mediated Institutional Communication (Paperback)
- Autore
- Ran Yi
- Editore
- Springer Nature Switzerland AG, Cham
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3032286573
- ISBN 13
- 9783032286574
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 designed to measure communicative competence and fairness across multilingual institutional settings. Using domain-specific corpora from cross-border professional environments, it operationalises sociolinguistic indicators into measurable computational metrics.
Through model validation, bias analysis, and cross-lingual robustness testing, the authors demonstrate how fairness in professional communication can be evaluated beyond generic NLP benchmarks, and propose a replicable framework for integrating linguistic justice principles into AI system assessment. This book will be of interest to researchers in NLP fairness, computational sociolinguistics, multilingual AI systems, and applied machine learning in institutional domains.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Ran Yi is an Associate Professor at the National University of Defense Technology, China. Her research integrates computational linguistics, legal discourse analysis, and multilingual NLP. She studies algorithmic fairness and institutional communication, developing discourse-aware evaluation frameworks for AI-mediated professional language technologies in global settings.
Zhensheng Li is a researcher at Shanghai AI Laboratory working on large language models, multilingual representation learning, and trustworthy AI systems. His work focuses on cross-lingual modeling, efficient training architectures, and fairness evaluation for language technologies deployed in complex real-world
institutional environments today globally.
Wei Zhang is an Associate Professor at the National University of Defense Technology, China. His research focuses on institutional discourse, policy communication, and professional language in regulated contexts. He studies institutional discourse norms, authority, and interpretability.
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