Acceso usuarios
Nerea Ondoño Soler, Mikel L. Forcada Zubizarreta 
La información necesaria para seleccionar el género gramatical en la traducción automática de oraciones aisladas alenguas que marcan el género suele estar ausente o ser difícil de extraer. Este estudio de caja negra y centrado en el texto demuestra cómo la distribución de género del conjunto de entrenamiento se distorsiona en la salida. Una evaluación humana revela que los indicios de género suelen estar ausentes en el original, lo cual da lugar a traducciones estereotipadas.
En la traducció automàtica d'oracions aïllades a llengües que marquen el gènere, la informació necessària per seleccionar el gènere gramatical sovint n’és absent o és difícil d'extraure’n. Aquest estudi de caixa negra i centrat en el text mostra com la distribució de gènere del conjunt d’entrenament es distorsiona en l’eixida. Una avaluació humana revela que sovint no hi ha cap pista de gènere en l’original, cosa que condueix a traduccions estereotipades.
The information required to select grammatical gender in machine translation of isolated sentences for gender-marking languages is frequently missing or difficult to extract. Our text-centric, black-box study demonstrates how the gender distribution of the training set is distorted at the output. Human evaluation reveals that gender clues are frequently absent from the source, resulting in stereotyped translations
