Fugu-MT 論文翻訳(概要): Current State-of-the-Art of Bias Detection and Mitigation in Machine Translation for African and European Languages: a Review

論文の概要: Current State-of-the-Art of Bias Detection and Mitigation in Machine Translation for African and European Languages: a Review

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21126v1
Date: Mon, 28 Oct 2024 15:28:50 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-29 12:14:21.377994
Title: Current State-of-the-Art of Bias Detection and Mitigation in Machine Translation for African and European Languages: a Review
Title（参考訳）: アフリカ語・ヨーロッパ語機械翻訳におけるバイアス検出・緩和の現状
Authors: Catherine Ikae, Mascha Kurpicz-Briki,
Abstract要約: 我々は、ヨーロッパとアフリカの言語に特に焦点をあてて、最先端の技術を分析します。この分野での作業の大部分が少数の言語に集中していること、そして将来の研究が調査されていない言語もカバーする可能性があることを示します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6906005491572401
License:
Abstract: Studying bias detection and mitigation methods in natural language processing and the particular case of machine translation is highly relevant, as societal stereotypes might be reflected or reinforced by these systems. In this paper, we analyze the state-of-the-art with a particular focus on European and African languages. We show how the majority of the work in this field concentrates on few languages, and that there is potential for future research to cover also the less investigated languages to contribute to more diversity in the research field.
Abstract（参考訳）: 自然言語処理におけるバイアス検出と緩和手法の研究と機械翻訳の特定の事例は、これらのシステムによって社会的ステレオタイプが反映または強化される可能性があるため、非常に関連性が高い。本稿では,ヨーロッパ語とアフリカ語に特に焦点をあてて,最先端の言語分析を行う。この分野における研究の大部分は少数言語に集中しており、今後の研究は調査の少ない言語が研究分野の多様性に寄与する可能性も示している。

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