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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
지윤주 (한국외국어대학교)
저널정보
한국통역번역학회 통역과 번역 통역과 번역 제23권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
269 - 294 (26page)

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As a case study, this paper presents an investigation on gender bias in neural machine translation with Naver Papago and Google Translate. In spite of the remarkable progress in machine translation system, there are remaining challenging tasks, especially the gender bias in machine translation and processing itself. This kind of phenomenon threatens the fairness of a translation system and runs the risk of amplifying biases in machine translation. Under the circumstances, this study examines gender bias in neural machine translation system with Google Translate and Naver Papago. As for the gender bias evaluation in two machine translation, this paper makes English-Korean and Korean-English language sets using a lexicon set of adjectives. Also, this study purposes to compare Naver Papago and Google Translate. Upon the qualitative examination, the findings revealed that Naver Papago and Google Translate are significantly prone to gender-biased translation and biased results against women are much more frequent. Also, Naver Papagoseems to be more abusive against women. On the other hand, Google Translate seems to be more balanced than Naver Papago, using gender-neutral vocabulary and structure. Moreover, Naver papago and Google Translate exhibit a tendency toward male defaults typically associated with unbalanced gender distribution or stereotypes.
#Gender bias #machine translation #bias in machine translation #Google translate and Naver Papago #stereotypes in machine translation

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