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FairTranslate：一种用于评估机器翻译中性别偏见的英法数据集，突破性别二元性
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨大型语言模型在翻译任务中对包容性语言的处理，特别是非二元性别偏见。通过FairTranslate数据集，揭示主流语言模型在性别代表性方面的偏差，强调需采取策略以确保翻译系统的公平与包容性。
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关键要点
- 本研究探讨大型语言模型在翻译任务中对包容性语言的处理。
- 重点关注非二元性别偏见在机器翻译中的评估。
- 提出FairTranslate数据集，包含2418对英法句子及其注释。
- 揭示主流语言模型在性别代表性方面存在显著偏差。
- 强调需要采取策略以确保翻译系统的公平与包容性。
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