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

本研究关注大型语言模型在翻译任务中对包容性语言的处理，特别是如何评估机器翻译中的非二元性别偏见。提出的FairTranslate数据集通过2418对英法句子及其注释，揭示当前主流语言模型在性别代表性方面存在显著偏差，强调了需要采取集中策略以确保翻译系统中的公平和包容性语言使用。

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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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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