تسوية التحيزات الجنسانية في الترجمة الآلية العصبية باستخدام تقنيات تضمين الكلمات

دفعت الترجمة الآلية العصبية بشكل كبير نحو تحسين جودة هذا المجال. ومع ذلك، لا تزال هناك مسائل كبيرة تتعلق بترجمات المخرجات، وأحدها هو الإنصاف. يتم تدريب النماذج العصبية على مجموعات نصوص كبيرة تحتوي على تحيزات وصور نمطية. ونتيجة لذلك، ترث النماذج هذه التحيزات الاجتماعية. لقد أظهرت الأساليب الحديثة نتائج في تقليل التحيز الجنسي في أدوات معالجة اللغة الطبيعية الأخرى مثل تضمين الكلمات. نحن نستفيد من حقيقة أن تضمينات الكلمات مستخدمة في الترجمة الآلية العصبية لاقتراح طريقة لتسوية التحيزات الجنسانية في الترجمة الآلية العصبية باستخدام هذه التمثيلات. على وجه التحديد، نقترح ونجرب ونحلل دمج تقنيتين لإزالة التحيز على تضمينات GloVe في بنية ترجمة Transformer. نقيم نظامنا المقترح على مهمة WMT الإنجليزية-الإسبانية المرجعية، مما يظهر تحسنًا يصل إلى نقطة BLEU واحدة. فيما يتعلق بتقييم التحيز الجنسي، نقوم بإنشاء مجموعة اختبار للمهن ونظهر أن نظامنا المقترح يتعلم تسوية التحيزات الحالية من نظام القاعدة.