「十轮网」Google改善翻译服务减少性别偏差
Google改进翻译服务 ， 使用新的方法来解决翻译上的性别偏差 ， Google提到 ， 比起过去旧的方法 ， 新方法更具可扩展性 ， 尤其在将性别中立的语言翻译成英文的时候 。 Google目前在英文到西班牙文的翻译中应用新方法 ， 并且还计划扩展芬兰文、匈牙利文和波斯文和土耳其文到英文的性别翻译功能 。
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语言翻译的机器学习模型 ， 可能会因为训练资料中存在的社会偏见而出现偏差 ， 性别偏差就是其中一个例子 ， 像是Google翻译在翻译土耳其文时 ， 会将包含医生的句子翻译成阳性格式 ， 而将护士翻译成阴性格式 。 Google为了避免产生或是强化性别不平等偏差 ， 因此会侦测性别中立的查询 ， 并且根据用户的喜好 ， 产生明确性别翻译 ， 在Google翻译向不分性别的语言提供明确性别翻译 ， 用户可以选择获得阳性或是阴性翻译结果 。
Google过去分别在土耳其文到英文 ， 以及英文到西班牙文提供性别翻译功能 ， 但随着对更多语言应用提供性别翻译服务 ， 旧方法在扩展上出现问题 ， 当神经机器翻译系统独立生成阳性和阴性翻译时 ， 会导致低召回率（Recall） ， 超过40%的查询无法显示明确性别翻译 ， 此外 ， 创建分类器侦测每种来源语言的性别中
为了解决这些问题 ， Google改进明确性别翻译的方法 ， 使用与旧方法完全不同的方式来解决性别偏差 ， 新方法利用重写方法 ， 来改善性别翻译的品质 。 基于重写方法的明确性别翻译 ， 第一步是产生初始翻译 ， 接着对翻译进行审查 ， 当翻译具有性别用语 ， 则重写成目标性别翻译 ， 最后评估精确度 。
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而要构建重写器 ， 需要产生数百万个训练用范例短语 ， 每个短语都包含男性和女性翻译 ， 由于这类资料集获取不易 ， 因此Google重新产生了一个人信息料集 ， 可以对照阳性以及阴性用语 ， 用来训练模型 ， 输入男性用语时则可以转换成女性用语 ， 反之也然 ， Google提到 ， 最终模型能以99%精确度重写成用户要求的性别用语 。
【「十轮网」Google改善翻译服务减少性别偏差】另外 ， Google还设计了一个评估方法 ， 来检验新翻译系统和旧翻译系统间的偏差改善程度 ， 应用新系统则芬兰文和波斯文到英文的翻译偏差 ， 可减少超过90% ， 土耳其文到英文翻译则改善了95%的性别偏差 ， 而且新系统还能以97%的精确度启动性别翻译功能 。 Google提到 ， 他们会进一步将这项研究成果 ， 应用在文件翻译上 。
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