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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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。
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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