除了餘弦相似度，還有多種幾何度量可以用於量化偏差。這些度量包括歐幾里得距離、曼哈頓距離和馬氏距離等。歐幾里得距離可以用來衡量兩個向量之間的直線距離，這在某些情況下能夠提供更直觀的偏差量化。曼哈頓距離則是計算兩個向量在各個維度上的絕對差值之和，這在高維空間中可能更具穩定性。馬氏距離則考慮了數據的協方差結構，能夠更好地捕捉不同類別之間的關係，特別是在數據分佈不均的情況下。這些幾何度量可以根據具體的應用場景和數據特性選擇，以便更全面地量化社會偏差。