論文の概要: Gender Bias in Machine Translation and The Era of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10016v1
• Date: Thu, 18 Jan 2024 14:34:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-19 16:25:16.048990
• Title: Gender Bias in Machine Translation and The Era of Large Language Models
• Title（参考訳）: 機械翻訳におけるジェンダーバイアスと大規模言語モデルの時代
• Authors: Eva Vanmassenhove
• Abstract要約: この章では、性バイアスの持続化における機械翻訳の役割について検討し、言語横断的な設定と統計的依存関係によって生じる課題を強調している。 従来のニューラルマシン翻訳手法と、機械翻訳システムとして使用される生成事前学習トランスフォーマモデルの両方において、ジェンダーバイアスに関連する既存の作業の概要を概観する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8702432681310399
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This chapter examines the role of Machine Translation in perpetuating gender bias, highlighting the challenges posed by cross-linguistic settings and statistical dependencies. A comprehensive overview of relevant existing work related to gender bias in both conventional Neural Machine Translation approaches and Generative Pretrained Transformer models employed as Machine Translation systems is provided. Through an experiment using ChatGPT (based on GPT-3.5) in an English-Italian translation context, we further assess ChatGPT's current capacity to address gender bias. The findings emphasize the ongoing need for advancements in mitigating bias in Machine Translation systems and underscore the importance of fostering fairness and inclusivity in language technologies.
• Abstract（参考訳）: 本章は、ジェンダーバイアスの継続における機械翻訳の役割を考察し、言語横断的設定と統計的依存関係によって生じる課題を強調する。 従来のニューラルマシン翻訳手法と、機械翻訳システムとして使用される生成事前学習トランスフォーマモデルの両方において、ジェンダーバイアスに関連する既存の作業の概要を概観する。 英語とイタリア語の翻訳文脈におけるChatGPT(GPT-3.5に基づく)を用いた実験を通じて、ChatGPTの男女バイアスに対処する能力をさらに評価する。 この発見は、機械翻訳システムにおけるバイアス軽減の継続的な必要性を強調し、言語技術における公正さと傾きを育むことの重要性を強調している。

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