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 التدريب الذاتي المرشح بين الجنسين (GFST) لتحسين دقة الترجمة من النوع الاجتماعي على المدخلات الجنسية التي لا لبس فيها.يستخدم نهج GFST لدينا مصدر أحادي طيور مصدر ونموذج أولي لإنشاء شركة موازية زائفة خاصة بالجنسين يتم تصفيتها ثم يتم إضافتها إلى بيانات التدريب.نقيم GFST على الترجمة من الإنجليزية إلى خمس لغات، ويجد أنها تحسن دقة الجنس دون إتلاف جودة عامة.نعرض أيضا صلاحية GFST على العديد من الإعدادات التجريبية، بما في ذلك إعادة التدريب من الصفر، والضبط الجميل، والتحكم في التوازن بين الجنسين للبيانات، والترجمة الأمامية، والترجمة الخلفي.