論文の概要: Examining Covert Gender Bias: A Case Study in Turkish and English Machine Translation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.10379v1
• Date: Mon, 23 Aug 2021 19:25:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-25 14:22:39.286134
• Title: Examining Covert Gender Bias: A Case Study in Turkish and English Machine Translation Models
• Title（参考訳）: 包括的ジェンダーバイアス:トルコ語と英語の機械翻訳モデルにおける事例研究
• Authors: Chloe Ciora, Nur Iren, Malihe Alikhani
• Abstract要約: 我々は,機械翻訳モデルにおいて,過剰性差と隠蔽性バイアスの両方の症例について検討した。 具体的には、非対称性マーキングを調査する手法を提案する。 また、人格の属性の偏りを評価し、職業的・人格的ステレオタイプについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.648784748888186
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As Machine Translation (MT) has become increasingly more powerful, accessible, and widespread, the potential for the perpetuation of bias has grown alongside its advances. While overt indicators of bias have been studied in machine translation, we argue that covert biases expose a problem that is further entrenched. Through the use of the gender-neutral language Turkish and the gendered language English, we examine cases of both overt and covert gender bias in MT models. Specifically, we introduce a method to investigate asymmetrical gender markings. We also assess bias in the attribution of personhood and examine occupational and personality stereotypes through overt bias indicators in MT models. Our work explores a deeper layer of bias in MT models and demonstrates the continued need for language-specific, interdisciplinary methodology in MT model development.
• Abstract（参考訳）: 機械翻訳(mt)がますます強力になり、アクセスしやすく、広く普及するにつれて、バイアスの持続の可能性はその進歩とともに高まっている。 機械翻訳では偏差の過剰な指標が研究されているが、隠蔽バイアスがさらに絡み合っている問題を露呈していると主張する。 トルコ語と英語のジェンダーニュートラル言語を用いて,mtモデルにおける性別バイアスと隠密バイアスについて検討した。 具体的には、非対称性マーキングを調査する手法を提案する。 また、人格の属性のバイアスを評価し、MTモデルにおけるオーバートバイアス指標を用いて職業的・人格的ステレオタイプを調べる。 我々の研究は、MTモデルにおけるより深いバイアス層を探求し、MTモデル開発における言語固有の学際方法論の継続的な必要性を実証する。

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