领域适应问题中的神经机器翻译性别偏见减少

ACLApr, 2020

领域适应问题中的神经机器翻译性别偏见减少

Reducing Gender Bias in Neural Machine Translation as a Domain Adaptation Problem

Danielle Saunders, Bill Byrne

TL;DR翻译系统中存在的性别偏见问题影响翻译质量，作者使用许多小规模相似数据的迁移学习替代了传统的样本平衡方法，并使用弹性权重共享和基于网络重叠的方法解决了迁移学习中的遗忘问题。最后，作者构建了优于其他系统的词网重新评分方案来解决性别偏见问题。

Abstract

Training data for NLP tasks often exhibits gender bias in that fewer sentences refer to women than to men. In neural machine translation (NMT) ge

gender bias neural machine translation transfer learning bias reduction catastrophic forgetting

发现论文，激发创造

使用反事实数据生成减少机器翻译中的性别偏见

最近的神经方法在神经机器翻译（NMT）系统质量方面取得了重大进展。然而，这些系统经常会产生具有不准确性别的翻译，这可以追溯到训练数据中的偏见。Saunders 和 Byrne 通过使用一个包含平衡性别职业词的手工制作数据集来解决这个问题。通过使用这个数据来微调现有的 NMT 模型，他们证明了性别偏见可以显著减轻，尽管这会导致由于灾难性遗忘而降低翻译质量。然而，我们发现，简单地补充手工制作的数据集与基础模型训练语料库的随机样本就足以显著减少灾难性遗忘。我们还提出了一种新颖的领域自适应技术，利用 Zmigrod 等人提出的反事实数据生成技术创建的领域内数据，在不显著降低翻译质量的情况下进一步提高 WinoMT 挑战测试集的准确性。我们展示了它在从英语到三种形态丰富的语言（法语、西班牙语和意大利语）的 NMT 系统中的有效性。相关数据集和代码将在 Github 上提供。

Nov, 2023

通过对抗学习缓解机器翻译中的性别偏见

本文介绍了一种基于对抗学习的机器翻译性别偏见缓解框架，该框架通过在预训练的大型语言模型上微调网络目标，以及从数据自身推断保护变量的任务中开发措施，实现了对机器翻译中的性别偏见的缓解，提高了男女实体翻译质量的差异。

Mar, 2022

优先选择翻译更为准确的性别翻译策略

本研究通过调整推理过程，使用性别特征和应用性别约束条件，改善 $nbest$ 列表的性别多样性，解决了神经机器翻译中的性别偏见问题，最终权衡这些技术可以在不需要额外的双语数据或额外的 NMT 模型的情况下获得显着的 WinoMT 准确度提高.

Apr, 2021

利用词嵌入技术消除神经机器翻译中的性别偏差

本文提出使用词向量以减少神经机器翻译中性别偏见的方法并应用于 Transformer 翻译结构中，通过评估在 WMT 英西标准测试上的结果，展示出一定的性能提高和在职业测试集上消除基线系统已存在的偏见。

Jan, 2019

本文探讨了如何通过翻译相关的背景句子，指导神经机器翻译系统上下文修正性别偏见后，显著提高其翻译性能；同时提出一种新的度量标准来评估大型预训练模型在使用上下文进行翻译时修正偏见的敏感度。

May, 2022

使用语法性别暗示进行机器翻译偏见评估：性别落地还是偏见施加

神经机器翻译（NMT）模型是机器翻译的先进技术，但这些模型被发现存在各种社会偏见，尤其是性别偏见。本文以印地语作为源语言，构建了两组性别特定的句子集（OTSC-Hindi 和 WinoMT-Hindi），用于自动评估不同的印地 - 英文（HI-EN）NMT 系统是否存在性别偏见。本研究强调了设计此类外在偏见评估数据集时考虑语言特性的重要性。

Nov, 2023

目标无关的性别感知对比学习在多语言机器翻译中缓解偏见

针对多语言机器翻译模型中明显的性别偏见问题，提出了一种新的缓解方法，Gender-Aware Contrastive Learning，通过伪标签在编码器嵌入中编码性别信息来提高性别准确度并改善其他目标语言的性别准确度。

May, 2023

机器翻译中的性别偏见与大型语言模型时代

本章检查了机器翻译在持续性别偏见方面的作用，强调了跨语言环境和统计依赖性所带来的挑战。提供了与传统神经机器翻译方法和作为机器翻译系统的生成式预训练变压器模型相关的现有研究的全面概述。通过在英意翻译环境中使用 ChatGPT（基于 GPT-3.5）的实验，进一步评估了 ChatGPT 目前解决性别偏见的能力。研究结果强调了在机器翻译系统中减少偏见的发展的持续需求，并强调了在语言技术中培养公平和包容的重要性。

Jan, 2024

别忽视语法性别：针对印度 - 英语机器翻译的偏见评估

神经机器翻译中存在性别偏见，而评估基准主要关注英语作为源语言的翻译，我们提出了为源语言中的语法性别标记量身定制偏见评估测试集的方法，以确定 NMT 模型是否能通过语法性别线索来区分性别。

Nov, 2023

多语言文本分类中缓解性别偏见的易于适应性

本论文研究在多语言环境下，通过将性别视为领域，利用标准领域适应模型减少性别偏见，提高文本分类器的性能，并在两个文本分类任务中评估方法，证明了该方法的有效性，同时使用三个公平感知的基线进行了实验。

Apr, 2022