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Jun, 2019
机器翻译中性别偏见的评估
Evaluating Gender Bias in Machine Translation
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Gabriel Stanovsky, Noah A. Smith, Luke Zettlemoyer
TL;DR
本研究利用两个共指解析数据集，通过8种有语法性别的目标语言中的形态分析，第一次提出了机器翻译中性别偏见的挑战集和评估协议，并发现四个流行的工业机器翻译系统和两个最新的学术机器翻译模型在所有测试的目标语言上都容易出现性别偏见翻译错误。
Abstract
We present the first challenge set and evaluation protocol for the analysis of
gender bias
in
machine translation
(MT). Our approach uses two recent
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