研究了语音翻译中存在的性别偏见问题，并基于英意 / 英法语言方向比较了级联与端到端技术，着重于探究如何利用音频信息来解决自然语言中的性别偏见问题。

Jun, 2020

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。

Jun, 2019

该研究提出了一种新的度量标准来评估西班牙语和法语等语言中的词嵌入性别偏见，并进一步证明了双语词嵌入与英文词嵌入存在性别偏见的一致性。同时作者还提供了一种新的方法用于缓解这种偏见。实验结果表明这些方法有效地减少了性别偏见，同时也保持了嵌入向量的实用性。

Sep, 2019

提出一种新方法，在语法形态复杂的语言（如西班牙语和希伯来语）中将男性化和女性化的句子互相转换，以达到减少性别刻板印象的目的，同时保持语法正确性。

Jun, 2019

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

本篇研究提出 WinoST 挑战集，用于针对性别偏见进行演讲翻译的评估，并使用最先进的端到端演讲翻译系统在四个语言对上进行了性别准确性评估。

Oct, 2020

该论文介绍了一种利用大型语言模型对西班牙语语料库进行定量分析性别表达的新方法，通过识别和分类与人类实体相关的具有性别特征的名词和代词，揭示了四个广泛使用的基准数据集中存在的显著性别差异，从男性到女性的比例范围从 4:1 到 6:1，这些发现证明了我们方法在性别语言中进行偏见量化的价值，并建议在自然语言处理中应用该方法，为更公平的语言技术发展做出贡献。

Jun, 2024

本研究提出了一种用于评估机器翻译系统性别偏见的测试集方案，并构建了一组既不带有偏见性别也不过度偏向一侧的词组，然后通过该方案评估了传统机器翻译系统的性别偏见。

May, 2019

我们研究了不同语言中大型语言模型生成的输出中的性别偏见，通过三项测量方法评估性别相关背景下选择描述性词语的性别偏见、选择性别相关代词（她 / 他）的性别偏见以及生成对话的主题的性别偏见。我们的研究表明，在我们调查的所有语言中都存在显著的性别偏见。

Mar, 2024

通过批判性地审视当前有关 MT 偏见的概念化，总结以往的性别偏见分析，讨论已提出的缓解策略，并指向未来工作的潜在方向，提出了一个统一的框架以便于未来研究。

Apr, 2021