سهلت تقنية التكنولوجيا (MT) عن مهامنا اليومية من خلال توفير اختصارات يمكن الوصول إليها لجمع المعلومات والمعالجة والتواصل.ومع ذلك، يمكن أن تعاني من التحيزات التي تضر المستخدمين والمجتمع ككل.كحافظ جديد نسبيا للاستفسار، لا تزال دراسات التحيز بين الجنسين في MT تفتقر إلى التماسك.هذا المدافع عن إطار موحد لتخفيف البحوث المستقبلية.تحقيقا لهذه الغاية، نحن: 1) مراجعة النظرة بشكل خطير المفاهيم الحالية للتحيز في ضوء الأفكار النظرية من التخصصات ذات الصلة، 2) تلخص التحليلات السابقة التي تهدف إلى تقييم التحيز بين الجنسين في MT، III) مناقشة استراتيجيات التخفيف المقترحة حتى الآن، والرابع)نحو الاتجاهات المحتملة للعمل في المستقبل.
AbstractMachine translation (MT) technology has facilitated our daily tasks by providing accessible shortcuts for gathering, processing, and communicating information. However, it can suffer from biases that harm users and society at large. As a relatively new field of inquiry, studies of gender bias in MT still lack cohesion. This advocates for a unified framework to ease future research. To this end, we: i) critically review current conceptualizations of bias in light of theoretical insights from related disciplines, ii) summarize previous analyses aimed at assessing gender bias in MT, iii) discuss the mitigating strategies proposed so far, and iv) point toward potential directions for future work.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
مع نشر نماذج اللغة بشكل متزايد في العالم الحقيقي، من الضروري معالجة مسألة نزاهة مخرجاتها. غالبا ما تعتمد كلمة تضمين تمثيلات نماذج اللغة هذه ضمنيا ارتباطات غير مرغوب فيها تشكل تحيزا اجتماعيا داخل النموذج. تطرح طبيعة اللغات بين الجنسين مثل الهندية مشكل
نظرا لأن الترجمة الآلية (MT) أصبحت أكثر قوة بشكل متزايد، والتي يمكن الوصول إليها، واستفادتها، فقد نمت إمكانات إدامة التحيز إلى جانب تقدمها.في حين تمت دراسة المؤشرات العلنية للحيز في الترجمة الآلية، فإننا نجادل بأن التحيزات السرية تعرض مشكلة ترسيخها.م
وقد وجدت الأعمال الحديثة دليلا على التحيز بين الجنسين في نماذج من الترجمة الآلية ودقة Aquerence باستخدام مجموعات بيانات التشخيص الاصطناعية في الغالب. في حين أن هذه التحيز الكمي في تجربة خاضعة للرقابة، فإنها غالبا ما تفعل ذلك على نطاق صغير وتتكون في م
وقد وجدت التقييمات المستهدفة أن أنظمة الترجمة الآلية غالبا ما تنتج بين الجنسين غير الصحيحين في الترجمات، حتى عندما يكون الجنس واضحا من السياق.علاوة على ذلك، هذه الترجمات الجنسية غير الصحيحة لديها القدرة على تعكس أو تضخيم التحيزات الاجتماعية.نقترح الت
تعمل العديد من نماذج NLP على تسلسل الرموز الرموز الفرعية التي تنتجها قواعد التزخم المصنوعة يدويا وخوارزميات التعريفي للكلمة الفرعية.بديل عالمي بسيط هو تمثيل كل نص محوسب كسلسلة من البايتات عبر UTF-8، وضبط الحاجة إلى طبقة تضمين نظرا لأن هناك عدد أقل من