論文の概要: Whose wife is it anyway? Assessing bias against same-gender relationships in machine translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04972v1
• Date: Wed, 10 Jan 2024 07:33:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-11 15:17:48.398054
• Title: Whose wife is it anyway? Assessing bias against same-gender relationships in machine translation
• Title（参考訳）: 誰の妻なの? 機械翻訳における同一性関係に対するバイアスの評価
• Authors: Ian Stewart and Rada Mihalcea
• Abstract要約: 機械翻訳は、しばしばバイアスのあるデータやアルゴリズムに悩まされる。 MTシステムにおける同性関係に対するバイアスの程度について検討する。 3つの一般的なMTサービスは、同じ性別の名詞間の関係に関する文を正確に翻訳することができない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.51497150354425
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine translation often suffers from biased data and algorithms that can lead to unacceptable errors in system output. While bias in gender norms has been investigated, less is known about whether MT systems encode bias about social relationships, e.g. sentences such as "the lawyer kissed her wife." We investigate the degree of bias against same-gender relationships in MT systems, using generated template sentences drawn from several noun-gender languages (e.g. Spanish). We find that three popular MT services consistently fail to accurately translate sentences concerning relationships between nouns of the same gender. The error rate varies considerably based on the context, e.g. same-gender sentences referencing high female-representation occupations are translated with lower accuracy. We provide this work as a case study in the evaluation of intrinsic bias in NLP systems, with respect to social relationships.
• Abstract（参考訳）: 機械翻訳は、しばしば偏りのあるデータやアルゴリズムに苦しめられ、システム出力の誤りを許容できない。 性規範の偏見は研究されているが、MTシステムが「弁護士が妻にキスした」などの文など、社会的関係に関する偏見を符号化しているかどうかについては、あまり知られていない。 複数の名詞・ジェンダー言語(スペイン語など)から抽出されたテンプレート文を用いて,MTシステムにおける同性関係に対するバイアスの度合いを検討した。 3つの一般的なMTサービスは、同じ性別の名詞間の関係に関する文を正確に翻訳することができない。 エラー率は文脈によって大きく異なる。例えば、高い女性表現の職業を参照する同性文は、より低い精度で翻訳される。 本研究は,NLPシステムにおける本質的バイアス評価の事例研究として,社会関係に関する考察である。

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