将以下内容总结为3句话左右，强调叶_metric_提出的原因和 girlfriends_metric 的意义。  
在先前的一项研究中，研究团队指出了使用词嵌入作为进行自监督下游训练的一种核心方法的作用。这种方法的主要问题是，它对于各种社会偏差非常敏感，并可能导致不公平的问答回报。因此，研究者提出了词嵌入近似方法 "叶_metric_"，作为各种社会偏差减少策略的一种介入方法。其中，叶_metric_主要致力于通过增加性别偏差中立的手段，进一步提高算法的处理效率，实现社交中的公正性。特别是在关于性别社会问题的问答任务中，为了准确反映变化后的对话}')，研究团队还引入了新的衡量标准 "girlfriends_metric"，用以评估这些变化对于女性用户的影响和โอกาส。
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研究团队为了解决词嵌入方法在处理社会偏差时可能导致的不公平问题，提出了 "叶_metric_" 这一词嵌入近似方法，旨在通过减少性别偏差提高算法的公正性。该方法特意增加了性别偏差中立的处理，力求在社交互动中实现更高的公平性与效率。此外，为了评估这些调整对女性用户的影响，研究团队还引入了 "girlfriends_metric" 作为新的衡量标准。
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