尋找翻譯法：測(cè)試語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的翻譯準(zhǔn)確度

在后續(xù)實(shí)驗(yàn)中，研究人員創(chuàng)建了三個(gè)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)：

End2End語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，它借助c語(yǔ)言和開放源碼來(lái)接受Librispeech數(shù)據(jù)集的培訓(xùn)，并通過(guò)自動(dòng)將原始英語(yǔ)文本翻譯成目標(biāo)語(yǔ)言，來(lái)對(duì)語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行“反哺式”擴(kuò)充。＊ Cascade，其與End2End的核心技術(shù)相同，其區(qū)別在于，它從OPUS庫(kù)中提取并訓(xùn)練了7000萬(wàn)對(duì)英語(yǔ)－意大利語(yǔ)數(shù)據(jù)和1．2億對(duì)英語(yǔ)－法語(yǔ)語(yǔ)言數(shù)據(jù)，最后對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，提供大量語(yǔ)料信息。＊ Cascade＋Tag系統(tǒng)，又在Cascade的基礎(chǔ)上，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中添加了許多能夠表明說(shuō)話者性別的語(yǔ)料標(biāo)簽。

有趣的是，研究人員發(fā)現(xiàn)，在“MuST－SHE”上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)時(shí)，將性別信息輸入Cascade語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，并沒(méi)有收到顯著效果。數(shù)據(jù)集中原始引用和“錯(cuò)誤”引用之間的差異值表明，這三個(gè)系統(tǒng)都偏向于男性語(yǔ)言思維模式，似乎女性被放在了弱勢(shì)地位。

三類語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的產(chǎn)出成果衡量示意圖

在語(yǔ)料分類方面，Cascade在區(qū)分第一類翻譯語(yǔ)料時(shí)表現(xiàn)最差，因?yàn)樗鼰o(wú)法獲取說(shuō)話者的性別信息，從而無(wú)法翻譯出正確的語(yǔ)句。相比之下，End2End能夠利用音頻特性來(lái)準(zhǔn)確地標(biāo)注出說(shuō)話者的性別，但它在區(qū)分第二類翻譯語(yǔ)料上表現(xiàn)最差，原因可能在于它提取的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集比較小，不足以讓它推斷出比較清晰的翻譯思路。

研究人員寫下了他們的實(shí)驗(yàn)感想：“如果在系統(tǒng)中輸入＇機(jī)器吃什么’這樣的話語(yǔ)，那么AI可能會(huì)根據(jù)人類的食譜來(lái)列舉出具體的菜單，這就是站在人類的角度，對(duì)＇吃＇這個(gè)用詞闡發(fā)思考。它也可能站在機(jī)器的角度，寫出機(jī)器吃汽油之類的答案。但是通過(guò)對(duì)＇吃＇這個(gè)字的翻譯解釋，我們就能得到這樣的結(jié)論：AI的巨大優(yōu)勢(shì)在于，它能夠從輸入的音頻信號(hào)中推斷說(shuō)話者的性別／屬性。這說(shuō)明它的可塑性其實(shí)非常強(qiáng)�！�

谷歌也在谷歌翻譯軟件中引入了性別區(qū)分翻譯意識(shí)，主要目的也是為了解決性別偏見。谷歌研究團(tuán)隊(duì)將AI翻譯的性別差異性通過(guò)一種被稱為StereoSet的指標(biāo)體現(xiàn)出來(lái)，以顯示哪種系統(tǒng)翻譯方式比較可行，那種語(yǔ)料庫(kù)比較切合這種翻譯識(shí)別方法。希望在不久的將來(lái)，性別偏見可以真正從AI市場(chǎng)上被根除殆盡。

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