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,并且还计划扩充芬兰文、匈牙利文和波斯文和土耳其文到英文的性别翻译功能。
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,使用者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,建立分类器侦测每种来源语言的性别中立性,需要大量的资料。
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。
而要建置重写器,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重新产生了一个资料集,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,反之亦然,Google提到,最终模型能以99%精确度重写成使用者要求的性别用语。
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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