MT中性语言（巴斯克语）的性别偏见：巴斯克语新基准测试
计算与语言
2026-03-10 v1
摘要
大型语言模型(LLMs)和机器翻译(MT)系统越来越广泛地用于日常生活中，但其输出可能再生产训练数据中存在的性别偏见。大多数用于评估此类偏见的资源都为英语设计，并反映其社会文化背景，这限制了其对其他语言的适用性。本工作通过引入两个新数据集来弥补这一差距，以评估涉及性别中性语言——巴斯克语(Basque)——的翻译中的性别偏见。WinoMTeus将WinoMT基准适应到巴斯克语中，以检验性别中性的巴斯克职业如何被翻译成具有性别的语言如西班牙语和法语。FLORES+Gender则扩展FLORES+基准，以评估从性别化语言(西班牙语和英语)翻译成巴斯克语时，指代人的性别如何影响翻译质量。我们评估了多个通用LLMs和开放及专有MT系统。结果显示，系统偏好选择 masculine 形式，且在某些模型中，masculine 指代物的翻译质量略高。总体而言，这些发现表明性别偏见仍深植于这些模型之中，并突显了开发考虑语言特征和文化背景的评估方法的必要性。
引用
@article{arxiv.2603.08153,
title = {Gender Bias in MT for a Genderless Language: New Benchmarks for Basque},
author = {Amaia Murillo and Olatz-Perez-de-Viñaspre and Naiara Perez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.08153},
year = {2026}
}