本文讨论性别中立翻译在机器翻译中的应用，并倡导其采用，以解决机器翻译模型延续性别偏见和歧视的问题。作者回顾了有关性别中立语言的相关机构指南，提出了性别中立翻译的策略和使用场景，并探讨了机器翻译中实施性别中立翻译的主要技术挑战。全文重点讨论了英语到意大利语的翻译问题，以代表性别标记规则不同的语言转换难题。

Jan, 2023

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

机器翻译在质量和应用方面不断取得进步，然而无意中传递性别偏见仍然是一个重大问题。为了弥补这一缺口，我们介绍了 GATE X-E，它是 GATE 语料库的扩展，包含了从土耳其语、匈牙利语、芬兰语和波斯语翻译成英语的人工翻译，并针对每种可能的性别解释提供了女性、男性和中性变体。我们还呈现了一个基于 GPT-3.5 Turbo 的英语性别重写解决方案，并利用 GATE X-E 对其进行了评估。我们开放源代码以鼓励进一步研究性别去偏见。

Nov, 2023

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

我们的研究主要关注从英语到意大利语的性别中性翻译，通过提出专门的基准和探索自动评估方法来满足包容性语言的不断增长的需求。我们介绍了 GeNTE，这是一个自然、双语的性别中性翻译测试集，其创建受到有关中性语言感知和使用的调查的启发。基于 GeNTE，我们概述了现有的基于参考的评估方法，突出了它们的局限性，并提出了一种更适合评估性别中性翻译的无参考方法。

Oct, 2023

本研究评估了 Google Translate、DeepL 和 Modern MT 这三种在线翻译系统在性别翻译和偏见方面的表现，并发现这些系统在性别翻译方面存在不同程度的偏见。

Jun, 2023

本文研究了机器偏见和性别偏见，使用性别中性语言对 Google 翻译进行了实验，结果显示翻译的默认性别更偏向于男性，特别是在 STEM 领域中，这种偏见程度远超实际分布，因此需要对当前的统计翻译工具进行偏误纠正。

Sep, 2018

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

本文提出了一种将显式词级别的性别标记融入 NMT 中的方案，并探讨了在确定性别特征来源以及在目标语言中实现类似非二元词汇变化的情况下的性别标记控制翻译。该文发现了一些现有方法可能出现性别特征推广至句子中的多个实体，并提出了有效的替代方案，包括标记共指适应数据。

Oct, 2020

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