論文の概要: Significance of Chain of Thought in Gender Bias Mitigation for English-Dravidian Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19701v1
• Date: Thu, 30 May 2024 05:26:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 18:06:52.639116
• Title: Significance of Chain of Thought in Gender Bias Mitigation for English-Dravidian Machine Translation
• Title（参考訳）: 英語・ドラビディア語機械翻訳におけるジェンダーバイアス緩和における思考の連鎖の意義
• Authors: Lavanya Prahallad, Radhika Mamidi,
• Abstract要約: 本稿では,Dravidian 族に属する Telugu や Kannada などの言語を対象とした機械翻訳システムにおける性別バイアスについて検討する。 複数の形式がバイアスを低減できるのに対して、個人中心の文は歴史的ステレオタイプによってバイアスを維持できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.200058263544999
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gender bias in machine translation (MT) systems poses a significant challenge to achieving accurate and inclusive translations. This paper examines gender bias in machine translation systems for languages such as Telugu and Kannada from the Dravidian family, analyzing how gender inflections affect translation accuracy and neutrality using Google Translate and ChatGPT. It finds that while plural forms can reduce bias, individual-centric sentences often maintain the bias due to historical stereotypes. The study evaluates the Chain of Thought processing, noting significant bias mitigation from 80% to 4% in Telugu and from 40% to 0% in Kannada. It also compares Telugu and Kannada translations, emphasizing the need for language specific strategies to address these challenges and suggesting directions for future research to enhance fairness in both data preparation and prompts during inference.
• Abstract（参考訳）: 機械翻訳(MT)システムにおけるジェンダーバイアスは、正確かつ包括的な翻訳を達成する上で重要な課題である。 本稿では,Dravidian family の Telugu や Kannada などの機械翻訳システムにおけるジェンダーバイアスについて検討し,Google Translate と ChatGPT を用いて,ジェンダーインフレクションが翻訳精度と中立性に与える影響を解析した。 複数の形式がバイアスを低減できるのに対して、個人中心の文は歴史的ステレオタイプによってバイアスを維持できる。 この研究は思考処理の連鎖を評価し、テルグ語では80%から4%、カナダ語では40%から0%に顕著なバイアス緩和が見られた。 また、TeluguとKannadaの翻訳を比較し、これらの課題に対処するための言語固有の戦略の必要性を強調し、データ準備と推論中のプロンプトの公平性を高めるための今後の研究の方向性を提案する。

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