論文の概要: Investigating Markers and Drivers of Gender Bias in Machine Translations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11896v2
• Date: Tue, 2 Apr 2024 10:07:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 07:58:37.332469
• Title: Investigating Markers and Drivers of Gender Bias in Machine Translations
• Title（参考訳）: 機械翻訳におけるジェンダーバイアスのマーカーとドライバの検討
• Authors: Peter J Barclay, Ashkan Sami,
• Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)におけるインプシット性バイアスは、文書化された問題である。 我々は、DeepL翻訳APIを使用して、56のソフトウェアエンジニアリングタスクを繰り返し翻訳する際に生じるバイアスを調査する。 いくつかの言語は、類似した代名詞の使用パターンを示し、3つの緩いグループに分類する。 文中に出現する主動詞は,翻訳における意味のあるジェンダーの要因である可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Implicit gender bias in Large Language Models (LLMs) is a well-documented problem, and implications of gender introduced into automatic translations can perpetuate real-world biases. However, some LLMs use heuristics or post-processing to mask such bias, making investigation difficult. Here, we examine bias in LLMss via back-translation, using the DeepL translation API to investigate the bias evinced when repeatedly translating a set of 56 Software Engineering tasks used in a previous study. Each statement starts with 'she', and is translated first into a 'genderless' intermediate language then back into English; we then examine pronoun-choice in the back-translated texts. We expand prior research in the following ways: (1) by comparing results across five intermediate languages, namely Finnish, Indonesian, Estonian, Turkish and Hungarian; (2) by proposing a novel metric for assessing the variation in gender implied in the repeated translations, avoiding the over-interpretation of individual pronouns, apparent in earlier work; (3) by investigating sentence features that drive bias; (4) and by comparing results from three time-lapsed datasets to establish the reproducibility of the approach. We found that some languages display similar patterns of pronoun use, falling into three loose groups, but that patterns vary between groups; this underlines the need to work with multiple languages. We also identify the main verb appearing in a sentence as a likely significant driver of implied gender in the translations. Moreover, we see a good level of replicability in the results, and establish that our variation metric proves robust despite an obvious change in the behaviour of the DeepL translation API during the course of the study. These results show that the back-translation method can provide further insights into bias in language models.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)におけるインプシット・ジェンダーバイアスは、十分に文書化された問題であり、自動翻訳に導入されたジェンダーの影響は、現実世界のバイアスを持続させることができる。 しかし、一部のLLMはヒューリスティックスやポストプロセッシングを使ってそのようなバイアスを隠蔽し、調査を困難にしている。 本稿では,従来の56のソフトウェアエンジニアリングタスクを繰り返し翻訳する際に発生するバイアスをDeepL翻訳APIを用いて,逆翻訳によるLLMのバイアスについて検討する。 それぞれの文は"she"から始まり、最初は"genderless"中間言語に翻訳され、次に英語に戻す。 先行研究は,(1)フィンランド語,インドネシア語,エストニア語,トルコ語,ハンガリー語という5つの中間言語を対象とした結果の比較,(2)反復翻訳で示唆される性別の変動を評価するための新しい指標の提案,(2)先行研究における個々の代名詞の過度な解釈を避けること,(3)バイアスを駆動する文の特徴を調査すること,(4)3つのタイムラプスデータセットの結果を比較してアプローチの再現性を確立すること,の5つの方法によって拡張される。 いくつかの言語は3つのゆるいグループに分類されるが、そのパターンはグループによって異なる。 また,文中に出現する主動詞は,翻訳における意味のあるジェンダーの要因である可能性が示唆された。 さらに,本研究では,DeepL翻訳APIの動作に明らかな変化があるにも関わらず,結果の再現性が良好であることが確認された。 これらの結果から,バックトランスレーション法は,言語モデルにおけるバイアスに関するさらなる洞察を与えることができることがわかった。

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