تعلم Word Ageddings تحيزات ضمنية من العظميات اللغوية التي تم التقاطها إحصائيات Word في حدوثها. من خلال تمديد الطرق التي تقيس تحيزات تشبه الإنسان في Word Embeddings، نقدم Valnorm، وهي مهمة وطريقة تقييم جوهرية جديدة لتحديد البعد الافتراضي للتأثير في مجموعات الكلمة المصنوعة من البشرية من علم النفس الاجتماعي. نحن نطبق Valnorm على Adgeddings كلمة ثابتة من سبع لغات (الصينية والإنجليزية والألمانية والبولندية والبرتغالية والإسبانية والتركية) من النص الإنجليزي التاريخي الممتد إلى 200 عام. يحقق Valnorm دقة عالية باستمرار في تحديد تكاليف مجموعات كلمات المجموعة غير التمييزية وغير الاجتماعية. على وجه التحديد، يحقق Valnorm ترابط بيرسون ل R = 0.88 لعشرات الحكم البشري من التكافؤ لمدة 399 كلمة تم جمعها لإنشاء معايير ممتعة باللغة الإنجليزية. على النقيض من ذلك، نقيس القوالب النمطية الجنسانية باستخدام نفس مجموعة من embeddings Word وتجد أن التحيزات الاجتماعية تختلف عبر اللغات. تشير نتائجنا إلى أن جمعيات التكافؤ في كلمات الفريق غير التمييزية غير التمييزية تمثل جمعيات مشتركة على نطاق واسع، بسب سبع لغات وأكثر من 200 عام.