近日，蘋果公司與南加州大學（USC）合作發(fā)表了一篇文章，探討其采用的機器學習方法，旨在為iOS18操作系統(tǒng)用戶提供更多翻譯中的性別選項。

在iOS18中，用戶可以在原生翻譯應用中選擇翻譯詞匯的替代性別建議。這一功能解決了世界上229種已知語言中有84種使用基于性別的系統(tǒng)所帶來的挑戰(zhàn)。

令人驚訝的是，英語也屬于基于性別的類別，因為它分配了陽性或陰性的單數(shù)代詞。相比之下，所有羅曼語系語言（包括超過5億西班牙語使用者以及許多其他流行語言，如俄語）都需要性別一致，這要求翻譯系統(tǒng)解決語言中的性別分配問題。

新文章通過觀察將句子“秘書對老板很生氣”翻譯成西班牙語的所有可能情況來說明了這一點。簡單的翻譯對于較長的文本來說遠遠不夠，因為較長的文本可能從一開始就確定了性別（“他”、“她”等），并且不會再次提及。因此，翻譯必須記住文本中參與者的分配性別。

這對于處理離散片段翻譯的基于標記的方法來說可能具有挑戰(zhàn)性，因為它們可能會丟失性別上下文。此外，提供替代性別翻譯的系統(tǒng)不能隨意進行，而必須確保所有語言部分都與修改后的性別名詞保持一致。

蘋果和USC的方法有效地將單標記翻譯轉(zhuǎn)換為用戶控制的矩陣。這為在蘋果翻譯或提供翻譯服務的類似門戶中，將用戶選擇納入未來模型迭代提供了可能性。

蘋果和USC開發(fā)的模型在GATE和MT-GenEval測試集上進行了評估。GATE包含最多具有3個性別模糊實體的源句子，而MT-GenEval包含無法推斷性別的材料，有助于理解何時不提供替代性別選項。

為了訓練系統(tǒng)，研究人員依靠了一種創(chuàng)新的自動數(shù)據(jù)增強算法，這與上述人工注釋的測試集不同。為蘋果策劃做出貢獻的數(shù)據(jù)集包括Europarl、WikiTitles和WikiMatrix。語料庫被分為Tag G（包含12,000個句子），涵蓋所有具有性別模糊注釋的實體的關鍵詞短語，以及G-Trans（包含50,000個句子），其中包含性別模糊實體和性別對齊。

作者利用了2019年以前的方法來為模型提供生成性別對齊的能力，使用交叉熵損失和額外的對齊損失進行訓練。對于數(shù)據(jù)增強程序，他們避免了傳統(tǒng)的基于規(guī)則的方法，而傾向于以數(shù)據(jù)為中心的方法，在G-Tag數(shù)據(jù)集上對預訓練的BERT語言模型進行微調(diào)。

在檢測到性別模糊實體的情況下，蘋果和USC探索了兩種方法：微調(diào)預訓練的語言模型和使用大型語言模型（LLM）。對于第一種方法，他們在從G-Trans數(shù)據(jù)集中提取的雙語文本上微調(diào)了一個預訓練的翻譯模型。對于LLM方法，他們設計了一種策略，該策略利用LLM作為編輯器，重寫提供的翻譯以提供性別分配。

將這兩種方法的結(jié)果連接起來后，該模型隨后被微調(diào)以將源標記分類為對齊或未對齊。該項目使用的實體模糊檢測器是通過微調(diào)Facebook的xlm-roberta-large模型開發(fā)的，使用了五種語言對的組合Tag G。

在上述兩種方法的第一種中，M2M 1.2B模型與來自G-Trans數(shù)據(jù)集的雙語文本一起在Fairseq上進行了訓練，并使用Wiktionary提供了性別變化。對于LLM方法，作者使用了GPT-3.5-turbo。對于性別結(jié)構(gòu)對齊，他們再次使用了xlm-roberta-large，這次是從G-Trans中提取的性別對齊。

評估替代方案的指標包括結(jié)構(gòu)（精確度和召回率）和對齊精確度。后者衡量輸出性別結(jié)構(gòu)與已知正確源身份匹配的百分比，并使用MT-GenEval方法論的δ-BLEU方法。

文章總結(jié)了研究結(jié)果，強調(diào)雖然原始模型無法生成替代方案，并顯示出對陽性形式生成的顯著偏見，但這種偏見在監(jiān)督基線中大大減少。使用增強數(shù)據(jù)訓練的模型進一步減少了這種偏見，并在替代指標、對齊精確度和δ-BLEU方面取得了最佳性能。

作者總結(jié)指出，模型的成功應放在自然語言處理（NLP）在翻譯方法中合理化性別分配的更廣泛背景下考慮，并指出這仍然是一個未解決的問題。雖然研究人員承認所取得的結(jié)果并未完全實現(xiàn)實體級別和/或性別消歧的性別中立翻譯目標，但他們相信這項工作是未來探索機器翻譯最具挑戰(zhàn)性領域之一的“有力工具”。

微型企業(yè)

當“微型企業(yè)”這個術語在10多年前開始出現(xiàn)在美洲開發(fā)銀行的文件中時，工作人員的翻譯人員對“小型企業(yè)”（小型企業(yè)/小型企業(yè)/peque?aempresa）可能產(chǎn)生的差異感到困惑。微型企業(yè)可以比“小”小多少？
互聯(lián)網(wǎng)通?？梢蕴峁┯杏玫男畔?，以便了解新術語的含義，找到外語等值并驗證使用情況，并提供可靠的網(wǎng)站選擇。
美洲開發(fā)銀行微型企業(yè)發(fā)展部門負責人解釋說，一般而言，雖然小企業(yè)的員工數(shù)量通常不足20-50人（視國家情況而定），但微型企業(yè)的家庭成員少于10人，通常是無薪的家庭成員，而且通常只有一名人。

這兩類企業(yè)之間的另一個基本區(qū)別是，小企業(yè)通常是組建的，即正式注冊。另一方面，微型企業(yè)是“非正式”經(jīng)濟的一個重要組成部分，未經(jīng)注冊，未經(jīng)許可的未報告貿(mào)易在整個發(fā)展中世界的城市街道上蓬勃發(fā)展。

在全球范圍內(nèi)，微型企業(yè)發(fā)展已被證明是改善就業(yè)和增加窮人收入的有效手段，特別是對婦女而言。經(jīng)常被稱為孟加拉國格拉米恩銀行的成功，它注意到女性傾向于用微薄的利潤來喂養(yǎng)和教育孩子。 “小額信貸不僅僅是獲得信貸，”聯(lián)合國婦女基金會（UNIFEM）執(zhí)行董事Noeleen Heyzer說。 “這是關于女性對自己的生活得到控制的。”

性別

這給我們帶來了“性別”一詞，大多數(shù)英語人士認為這是“性”的同義詞。然而，在社會科學領域，它有著不同的內(nèi)涵：美國國際開發(fā)銀行婦女發(fā)展部的專家解釋說，“性”意味著我們出生的方式（男性或女性），“性別”意味著我們?nèi)绾伪慌囵B(yǎng)。例如，在一些國家，女性的文盲率高于男性，因為女孩有望留在家里照顧年幼的兄弟姐妹。這是一個“性別問題”的例子。

性別問題通常指婦女，例如性別偏見或性別差異，但她們有時也可以指男性。例如在薩爾瓦多，那些在國內(nèi)經(jīng)受了10年以上的毀滅性內(nèi)戰(zhàn)中戰(zhàn)斗的男性面臨著特定的健康和就業(yè)問題，而女性卻沒有。

西班牙語

使用西班牙語術語género對社會經(jīng)濟接受“性別”引起了西班牙語言學家的激烈爭論，突出了專家和翻譯者在新使用已有術語的情況下相互矛盾的觀點。當聯(lián)合國西班牙語術語專家為1996年聯(lián)合國北京婦女大會制作詞匯表時，爭議達到高潮。他們努力根據(jù)上下文提供各種“代理人”的呈現(xiàn)方式，例如por sexo，de la mujer等，嚴格避免género。

但是，當講西班牙語的代表看到術語表時，他們要求增加術語género，引用其在社會科學原文西班牙文原文中的用法。詞匯表的修訂版必須與所有“性別”條目中的género一起發(fā)布。

然而，實際上，當“性別”的含義與“性別”的含義重疊時，sexo仍然可以被使用，就像在“性別分裂”中那樣。如果文本顯然只涉及女性，那么德拉米爾有時會工作，就像在促進性別發(fā)展方面的宣傳一樣。西班牙語中的“性別偏見”一詞有趣的翻譯是sexismo。在其他情況下，雖然使用了género，例如análisisdegénero的“性別分

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