論文の概要: Assumed Identities: Quantifying Gender Bias in Machine Translation of Gender-Ambiguous Occupational Terms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04372v2
• Date: Tue, 20 May 2025 09:17:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:51.845888
• Title: Assumed Identities: Quantifying Gender Bias in Machine Translation of Gender-Ambiguous Occupational Terms
• Title（参考訳）: 性同一性:性同一性用語の機械翻訳における性バイアスの定量化
• Authors: Orfeas Menis Mastromichalakis, Giorgos Filandrianos, Maria Symeonaki, Giorgos Stamou,
• Abstract要約: GRAPEは、性別バイアスを評価するための確率ベースの指標である。 GAMBIT-MTは、性別のあいまいな職業用語を持つ英語のベンチマークデータセットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5764960393034615
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Machine Translation (MT) systems frequently encounter gender-ambiguous occupational terms, where they must assign gender without explicit contextual cues. While individual translations in such cases may not be inherently biased, systematic patterns-such as consistently translating certain professions with specific genders-can emerge, reflecting and perpetuating societal stereotypes. This ambiguity challenges traditional instance-level single-answer evaluation approaches, as no single gold standard translation exists. To address this, we introduce GRAPE, a probability-based metric designed to evaluate gender bias by analyzing aggregated model responses. Alongside this, we present GAMBIT-MT, a benchmarking dataset in English with gender-ambiguous occupational terms. Using GRAPE, we evaluate several MT systems and examine whether their gendered translations in Greek and French align with or diverge from societal stereotypes, real-world occupational gender distributions, and normative standards.
• Abstract（参考訳）: 機械翻訳(MT)システムは、しばしばジェンダーとあいまいな職業用語に遭遇し、明示的な文脈的手がかりなしにジェンダーを割り当てなければならない。 このような場合の個々の翻訳は本質的にバイアスを受けないかもしれないが、特定の職業を特定の性別で一貫して翻訳するような体系的なパターンは、社会的なステレオタイプを反映し、永続させる可能性がある。 この曖昧さは、単一のゴールド標準翻訳が存在しないため、従来のインスタンスレベルのシングルアンサー評価アプローチに挑戦する。 そこで本研究では,モデル応答を解析することにより,性別バイアスを評価するための確率ベースの指標であるGRAPEを紹介する。 これに加えて、英語のベンチマークデータセットであるGAMBIT-MT(英語版)をジェンダーのあいまいな職業用語で提示する。 GRAPEを用いて、いくつかのMTシステムを評価し、ギリシャ語とフランス語の男女訳が、社会的ステレオタイプ、現実世界の職業性分布、規範的基準と一致しているかを検証した。

関連論文リスト

• Beyond Binary Gender: Evaluating Gender-Inclusive Machine Translation with Ambiguous Attitude Words [85.48043537327258]
  既存の機械翻訳の性別バイアス評価は主に男性と女性の性別に焦点を当てている。 本研究では,AmbGIMT (Gender-Inclusive Machine Translation with Ambiguous attitude words) のベンチマークを示す。 本研究では,感情的態度スコア(EAS)に基づく性別バイアス評価手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T08:13:51Z)
• GenderBias-\emph{VL}: Benchmarking Gender Bias in Vision Language Models via Counterfactual Probing [72.0343083866144]
  本稿では,GenderBias-emphVLベンチマークを用いて,大規模視覚言語モデルにおける職業関連性バイアスの評価を行う。 ベンチマークを用いて15のオープンソースLVLMと最先端の商用APIを広範囲に評価した。 既存のLVLMでは男女差が広くみられた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-30T05:55:15Z)
• Probing Explicit and Implicit Gender Bias through LLM Conditional Text Generation [64.79319733514266]
  大規模言語モデル(LLM)はバイアスと有害な応答を生成する。 本研究では,あらかじめ定義されたジェンダーフレーズやステレオタイプを必要としない条件付きテキスト生成機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-01T05:31:46Z)
• A Tale of Pronouns: Interpretability Informs Gender Bias Mitigation for Fairer Instruction-Tuned Machine Translation [35.44115368160656]
  機械翻訳モデルがジェンダーバイアスを示すか否かについて検討する。 We found that IFT model default to male-inflected translations, evengarding female occupational stereotypes。 実装が容易で効果的なバイアス緩和ソリューションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T17:36:55Z)
• VisoGender: A dataset for benchmarking gender bias in image-text pronoun resolution [80.57383975987676]
  VisoGenderは、視覚言語モデルで性別バイアスをベンチマークするための新しいデータセットである。 We focus to occupation-related biases in a hegemonic system of binary gender, inspired by Winograd and Winogender schemas。 我々は、最先端の視覚言語モデルをいくつかベンチマークし、それらが複雑な場面における二項性解消のバイアスを示すことを発見した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-21T17:59:51Z)
• Target-Agnostic Gender-Aware Contrastive Learning for Mitigating Bias in Multilingual Machine Translation [28.471506840241602]
  ジェンダーバイアスは機械翻訳において重要な問題であり、バイアス軽減技術の研究が進行中である。 本稿では,新しいアプローチに基づくバイアス緩和手法を提案する。 Gender-Aware Contrastive Learning, GACLは、文脈性情報を非明示性単語の表現にエンコードする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T12:53:39Z)
• Counter-GAP: Counterfactual Bias Evaluation through Gendered Ambiguous Pronouns [53.62845317039185]
  バイアス測定データセットは、言語モデルのバイアスされた振る舞いを検出する上で重要な役割を果たす。 本稿では, 多様な, 自然な, 最小限のテキストペアを, 対物生成によって収集する新しい手法を提案する。 事前学習された4つの言語モデルは、各グループ内よりも、異なる性別グループ間でかなり不整合であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-11T12:11:03Z)
• Evaluating Gender Bias in Hindi-English Machine Translation [0.1503974529275767]
  我々は,ヒンディー語の文法的考察に基づいて,TGBI計量の修正版を実装した。 我々は、事前学習した埋め込みのための複数のメトリクスと、機械翻訳モデルで学習したメトリクスを比較して比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-16T10:35:51Z)
• Investigating Failures of Automatic Translation in the Case of Unambiguous Gender [13.58884863186619]
  トランスフォーマーベースのモデルは、ニューラルマシン翻訳(NMT)のための現代の作業馬です。 我々は、名詞の性別をマークしない言語から他の名詞に翻訳することに関して、トランスフォーマーモデルによる体系的で初歩的なエラーのクラスを観察する。 トランスベースのNMTモデルがジェンダーを正しく翻訳する能力を測定するための評価スキームとデータセットをリリースします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-16T00:57:36Z)
• Decoding and Diversity in Machine Translation [90.33636694717954]
  NMTが楽しむBLEUスコアに対して支払う費用の多様性の違いを特徴付ける。 本研究は,ジェンダー代名詞を翻訳する際に,検索が既知バイアスの正解源となることを示唆する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-26T21:09:38Z)
• Multi-Dimensional Gender Bias Classification [67.65551687580552]
  機械学習モデルは、性別に偏ったテキストでトレーニングする際に、社会的に望ましくないパターンを不注意に学習することができる。 本稿では,テキスト中の性バイアスを複数の実用的・意味的な次元に沿って分解する一般的な枠組みを提案する。 このきめ細かいフレームワークを用いて、8つの大規模データセットにジェンダー情報を自動的にアノテートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-01T21:23:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。