处理低资源语言时的机器翻译误称性别与假设性别

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本章节主要关注低资源语言背景下机器翻译中与性别相关的错误。通过对本土语言孟加拉语作为低资源语言的案例研究,阐述了当源文本中没有提供性别信息时,在与高资源英语之间的翻译中如何推测和假设性别,并讨论了这种错误导致的后殖民主义和社会影响,最后讨论了提高语言代表性的潜在解决方案。

本章研究了机器翻译在持续性别偏见方面的作用,强调了跨语言环境和统计依赖性带来的挑战。通过实验评估了ChatGPT解决性别偏见的能力,结果强调了减少偏见的需求,并强调了培养公平和包容的重要性。

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