@inproceedings{soares-etal-2026-vies,
title = "Vi{\'e}s de g{\^e}nero na tradu{\c{c}}{\~a}o autom{\'a}tica: uma avalia{\c{c}}{\~a}o no par lingu{\'i}stico ingl{\^e}s-portugu{\^e}s",
author = "Soares, Tayane A. and
Gumiel, Yohan B. and
Junqueira, Rafael and
Gomes, T{\'a}cio and
Pagano, Adriana",
editor = "Souza, Marlo and
de-Dios-Flores, Iria and
Santos, Diana and
Freitas, Larissa and
Souza, Jackson Wilke da Cruz and
Ribeiro, Eug{\'e}nio",
booktitle = "Proceedings of the 17th International Conference on Computational Processing of {P}ortuguese ({PROPOR} 2026) - Vol. 1",
month = apr,
year = "2026",
address = "Salvador, Brazil",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://aclanthology.org/2026.propor-1.88/",
pages = "889--898",
ISBN = "979-8-89176-387-6",
abstract = "Este artigo apresenta uma avalia{\c{c}}{\~a}o do vi{\'e}s de g{\^e}nero na tradu{\c{c}}{\~a}o autom{\'a}tica (TA) do ingl{\^e}s ao portugu{\^e}s, analisando o desempenho de tr{\^e}s tradutores comerciais (Google Translate, Microsoft Translator, Amazon Translate) e tr{\^e}s modelos de linguagem de prop{\'o}sito geral (GPT-3.5 Turbo, GPT-4o-mini e Llama-3 8B-Instruct). Utilizando o corpus de teste WinoMT (Stanovsky et al., 2019), a an{\'a}lise quantitativa mediu a acur{\'a}cia e o vi{\'e}s ({\ensuremath{\Delta}}G e {\ensuremath{\Delta}}S) no corpus traduzido. Os resultados mostram que todos os sistemas apresentam vi{\'e}s, com melhor desempenho na tradu{\c{c}}{\~a}o de entidades-alvo masculinas ({\ensuremath{\Delta}}G positivo) e daquelas que corroboram estere{\'o}tipos ocupacionais ({\ensuremath{\Delta}}S positivo). A an{\'a}lise qualitativa, fundamentada na Teoria Sist{\^e}mico-Funcional, enfocando nas profiss{\~o}es `nurse' e `physician', revela como o vi{\'e}s de g{\^e}nero constr{\'o}i significados distintos das senten{\c{c}}as-fontes em rela{\c{c}}{\~a}o {\`a}s entidades-alvo e compromete a coes{\~a}o referencial. O estudo valida um algoritmo de avalia{\c{c}}{\~a}o adaptado para o portugu{\^e}s e reitera a persist{\^e}ncia do vi{\'e}s como um problema sociot{\'e}cnico (Savoldi et al., 2025b.). Conclui-se observando a necessidade de avalia{\c{c}}{\~o}es cont{\'i}nuas e de desenvolvimento de m{\'e}todos de avalia{\c{c}}{\~a}o que considerem diferentes contextos de uso da TA, principalmente em dom{\'i}nios cr{\'i}ticos, a fim de ponderar e mitigar danos."
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<title>Viés de gênero na tradução automática: uma avaliação no par linguístico inglês-português</title>
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<abstract>Este artigo apresenta uma avaliação do viés de gênero na tradução automática (TA) do inglês ao português, analisando o desempenho de três tradutores comerciais (Google Translate, Microsoft Translator, Amazon Translate) e três modelos de linguagem de propósito geral (GPT-3.5 Turbo, GPT-4o-mini e Llama-3 8B-Instruct). Utilizando o corpus de teste WinoMT (Stanovsky et al., 2019), a análise quantitativa mediu a acurácia e o viés (\ensuremathΔG e \ensuremathΔS) no corpus traduzido. Os resultados mostram que todos os sistemas apresentam viés, com melhor desempenho na tradução de entidades-alvo masculinas (\ensuremathΔG positivo) e daquelas que corroboram estereótipos ocupacionais (\ensuremathΔS positivo). A análise qualitativa, fundamentada na Teoria Sistêmico-Funcional, enfocando nas profissões ‘nurse’ e ‘physician’, revela como o viés de gênero constrói significados distintos das sentenças-fontes em relação às entidades-alvo e compromete a coesão referencial. O estudo valida um algoritmo de avaliação adaptado para o português e reitera a persistência do viés como um problema sociotécnico (Savoldi et al., 2025b.). Conclui-se observando a necessidade de avaliações contínuas e de desenvolvimento de métodos de avaliação que considerem diferentes contextos de uso da TA, principalmente em domínios críticos, a fim de ponderar e mitigar danos.</abstract>
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[Viés de gênero na tradução automática: uma avaliação no par linguístico inglês-português](https://aclanthology.org/2026.propor-1.88/) (Soares et al., PROPOR 2026)
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