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女性美丽，男性领导：机器翻译和语言建模中的性别刻板印象
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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
GEST是一个新的数据集，用于评估掩码语言模型和机器翻译系统中的性别刻板推理。该数据集包含16个关于男性和女性的性别刻板印象的样本，适用于9种斯拉夫语言和英语。通过使用GEST评估了11个掩码语言模型和4个机器翻译系统，发现几乎所有评估模型和语言中都存在显著和一致数量的刻板推理。
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关键要点
- GEST是一个新的数据集，用于评估掩码语言模型和机器翻译系统中的性别刻板推理。
- 该数据集包含16个关于男性和女性的性别刻板印象的样本，适用于9种斯拉夫语言和英语。
- 性别刻板印象的定义由性别专家提供的建议。
- 通过使用GEST评估了11个掩码语言模型和4个机器翻译系统。
- 几乎所有评估模型和语言中都存在显著和一致数量的刻板推理。
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