缓解印地语和马拉地语中的性别刻板印象

随着自然语言处理在我们日常生活中的使用增加，解决这些系统固有性别偏见的需求也随之放大。这是因为固有偏见会在执行机器翻译等任务时干扰这些系统输出的语义结构。尽管在英语中已在量化和缓解偏见方面开展研究，但印度语言中的去偏方法要么相对 nascent，要么某些印度语言完全缺失。大多数印度语言是有性别的，即每个名词根据各语言的语法规则被赋予一种性别。因此，评估方式与英语中所做的不同。本文评估印地语和马拉地语中的性别刻板印象。由于某些词存在阳性和阴性对应词，方法将与英语中的不同。我们创建了中性和有性别职业词、情感词的数据集，并借助嵌入一致性测试（ECT）和相对范数距离（RND）度量偏见。我们也尝试从嵌入中缓解此偏见。实验表明我们提出的去偏技术减少了这些语言中的性别偏见。