BriefGPT - AI 论文速递
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如何构建多性别竞争性语音翻译模型以控制说话者性别翻译
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种使用单词级别注释训练机器翻译系统的方法，以减少对性别刻板印象的依赖。实验结果表明，这种方法可以使机器翻译系统在五种语言对上的 WinoMT 测试集上准确度提高高达 25.8 个百分点。
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关键要点
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机器翻译系统在缺乏性别信息时，常选择最常见的翻译选项，可能加剧偏见。
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本文提出使用单词级别注释的方法，以减少对性别刻板印象的依赖。
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实验结果显示，该方法在五种语言对的 WinoMT 测试集上，准确度提高高达 25.8 个百分点。
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